Microbiome | Metaproteomics Defines the Molecular Characteristics of the Subtypes of Crohn Disease

图1. 文章标题

实验样本及设计:

 

(1)研究队列:最初入组200例样本,经过多组学数据完整性评估后,确定了182名受试者,包括103名CD、60名溃疡性结肠炎(UC)和19名健康对照作为核心分析队列;

(2)样本类型:粪便样本;

(3)组学方法宏蛋白组学、宏基因组测序、16S测序、代谢组学。

图2. 本研究实验设计示意图

文章结果:

 

 

1、粪便宏蛋白组学对CD亚型的区分能力优于基因水平 

在最终确定的182名受试者粪便样本多组学数据集中,包含16S扩增序列变异体(ASV)区分的1799个分类单元、3568个可操作基因组单位(OGU)、1929种代谢物特征和108081种宏蛋白质(微生物蛋白106409种,宿主来源蛋白2031种)。

研究人员在进行亚组之间的单组学数据集比较后发现,16S序列变异体和宏基因组数据未能区分CD亚型,而宏蛋白组学和代谢组学数据可以显著区分ICD和CCD亚型。进一步整合多组学数据集建立的机器学习分类模型能够预测各种临床相关类别,包括IBD亚型、病变部位、严重程度和溃疡大小。结果显示,在该研究中质谱生成的数据特征在大多数类别中优于DNA水平的检测,尤其在ICD和CCD亚型判别方面,宏蛋白组学与多组学能力相当。而主坐标分析(PCoA)显示,虽然微生物特征会影响整体特征,但仍需要额外的数据特征来区分更细微的疾病表型。

图3. 多组学数据集特征总概

2、CCD亚型的多组学特征——中性粒细胞和微生物相关的蛋白水解活性增加

对各临床亚型多组学分子特征进一步分析发现,在CCD亚型中,中性粒细胞脱颗粒相关蛋白具有最显著的富集,说明CCD亚型中中性粒细胞活性增加,结果可导致蛋白酶和抑制剂分泌,改变蛋白水解活性并驱动疾病严重程度。同时,Bacteroides vulgatus(BV)蛋白水解酶与CCD患者疾病严重程度正相关,因此推测BV-中性粒细胞蛋白水解协同作用导致结肠蛋白水解的增加。

图4. CCD亚型的多组学特征

3、ICD亚型的多组学特征——代谢物水平的变化对ICD整体特征有很大影响

在ICD患者中检测到胆汁酸水平大量增加,这与之前报道的ICD患者胆汁酸重吸收能力减弱吻合。而有趣的是,胆汁酸水平与任何CD亚型的疾病严重程度并没有广泛的相关性,表明其可能是通过影响微生物组成间接影响疾病严重程度。进一步的分析发现,ICD中γ-Proteobacteria水平显著富集。同时,ICD患者的Proteobacteria水平与胆汁酸及其衍生物有关。进一步的机器学习分析发现,Faecalibacterium prausnitzii (F. prausnitzii)可以很好的区分ICD、CCD和UC。同时观察到F. prausnitzii在ICD中丰度显著降低,与胆汁酸水平呈负相关,表明其对胆汁酸敏感。综上表明ICD改变的微生物群落组成可能在很大程度上受到胆汁酸水平升高的影响,有益微生物如F. prausnitzii的丧失导致GammaproteobacteriaBlautiasp的水平增加。

图5. ICD亚型的多组学特征

4、确定特定病变部位严重程度相关标志物

前面的研究结果证实了回肠和结肠CD亚型具有独特的分子谱图,并反映出不同的病理特征。因此说明特定病变部位的生物标志物将有助于更特异、更敏感的监测疾病的严重程度。于是研究人员进一步确定了CD亚型中与疾病严重程度相关的蛋白质。结果显示,Gelsolin(一种肌动蛋白结合蛋白)与CCD严重程度高度相关,且与ICD严重程度无关。为了进一步提高这种相关性,将Gelsolin和Clostridiales bacterium(菌株VE202-26)的一个未知功能蛋白结合,该蛋白与CCD严重程度负相关,以建立“CCD严重程度比值(CCD Ratio)”。利用该比值评估疾病严重程度,显著性提高近100倍,且增加了疾病病变部位特异性。同样的,在ICD亚型中,利用Bacteroides sp.的一个未知功能蛋白和Galectin-4建立了“ICD严重程度比值(ICD Ratio)”,可以特异性区分ICD患者的疾病严重程度。并且,这两个比值的性能均显著高于以往文献中用于评估IBD严重程度的生物标志物Calprotectin。

图6. CD病变部位特异性蛋白推断疾病严重程度

编译:周承

审校:刘晶晶

 

原文链接

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宏蛋白组揭示了群体中真正发挥作用的微生物种群和功能,提供人类-微生物互作线索,对于微生物在疾病进展中发挥的功能研究更有优势。

新品信息:宏蛋白新品发布 | 当“宏”流量解析“微”社区密码、宏蛋白质组学

图1. 文章标题

实验样本及设计:

 

(1)研究队列:最初入组200例样本,经过多组学数据完整性评估后,确定了182名受试者,包括103名CD、60名溃疡性结肠炎(UC)和19名健康对照作为核心分析队列;

(2)样本类型:粪便样本;

(3)组学方法宏蛋白组学、宏基因组测序、16S测序、代谢组学。

图2. 本研究实验设计示意图

文章结果:

1、粪便宏蛋白组学对CD亚型的区分能力优于基因水平 

在最终确定的182名受试者粪便样本多组学数据集中,包含16S扩增序列变异体(ASV)区分的1799个分类单元、3568个可操作基因组单位(OGU)、1929种代谢物特征和108081种宏蛋白质(微生物蛋白106409种,宿主来源蛋白2031种)。

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图3. 多组学数据集特征总概

2、CCD亚型的多组学特征——中性粒细胞和微生物相关的蛋白水解活性增加

对各临床亚型多组学分子特征进一步分析发现,在CCD亚型中,中性粒细胞脱颗粒相关蛋白具有最显著的富集,说明CCD亚型中中性粒细胞活性增加,结果可导致蛋白酶和抑制剂分泌,改变蛋白水解活性并驱动疾病严重程度。同时,Bacteroides vulgatus(BV)蛋白水解酶与CCD患者疾病严重程度正相关,因此推测BV-中性粒细胞蛋白水解协同作用导致结肠蛋白水解的增加。

图4. CCD亚型的多组学特征

3、ICD亚型的多组学特征——代谢物水平的变化对ICD整体特征有很大影响

在ICD患者中检测到胆汁酸水平大量增加,这与之前报道的ICD患者胆汁酸重吸收能力减弱吻合。而有趣的是,胆汁酸水平与任何CD亚型的疾病严重程度并没有广泛的相关性,表明其可能是通过影响微生物组成间接影响疾病严重程度。进一步的分析发现,ICD中γ-Proteobacteria水平显著富集。同时,ICD患者的Proteobacteria水平与胆汁酸及其衍生物有关。进一步的机器学习分析发现,Faecalibacterium prausnitzii (F. prausnitzii)可以很好的区分ICD、CCD和UC。同时观察到F. prausnitzii在ICD中丰度显著降低,与胆汁酸水平呈负相关,表明其对胆汁酸敏感。综上表明ICD改变的微生物群落组成可能在很大程度上受到胆汁酸水平升高的影响,有益微生物如F. prausnitzii的丧失导致GammaproteobacteriaBlautiasp的水平增加。

图5. ICD亚型的多组学特征

4、确定特定病变部位严重程度相关标志物

前面的研究结果证实了回肠和结肠CD亚型具有独特的分子谱图,并反映出不同的病理特征。因此说明特定病变部位的生物标志物将有助于更特异、更敏感的监测疾病的严重程度。于是研究人员进一步确定了CD亚型中与疾病严重程度相关的蛋白质。结果显示,Gelsolin(一种肌动蛋白结合蛋白)与CCD严重程度高度相关,且与ICD严重程度无关。为了进一步提高这种相关性,将Gelsolin和Clostridiales bacterium(菌株VE202-26)的一个未知功能蛋白结合,该蛋白与CCD严重程度负相关,以建立“CCD严重程度比值(CCD Ratio)”。利用该比值评估疾病严重程度,显著性提高近100倍,且增加了疾病病变部位特异性。同样的,在ICD亚型中,利用Bacteroides sp.的一个未知功能蛋白和Galectin-4建立了“ICD严重程度比值(ICD Ratio)”,可以特异性区分ICD患者的疾病严重程度。并且,这两个比值的性能均显著高于以往文献中用于评估IBD严重程度的生物标志物Calprotectin。

图6. CD病变部位特异性蛋白推断疾病严重程度

编译:周承

审校:刘晶晶

 

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