人體各部位微生物組初探
Moving pictures of the human microbiome
Genome Biology, [14.028]
2011-05-30 Articles
DOI: https://doi.org/10.1186/gb-2011-12-5-r50
第一作者J Gregory Caporaso1
通訊作者：Rob Knight1,8*
其它作者：
Christian L Lauber, Elizabeth K Costello, Donna Berg-Lyons, Antonio Gonzalez, Jesse Stombaugh, Dan Knights, Pawel Gajer, Jacques Ravel, Noah Fierer, Jeffrey I Gordon
作者主要單位：
1美國科羅拉多大學化學與生物化學系(Department of Chemistry and Biochemistry, University of Colorado, 215 UCB, Boulder, CO, 80309, USA)
8霍華德休斯醫學研究所(Howard Hughes Medical Institute, University of Colorado, 215 UCB, Boulder, CO, 80309, USA)
摘要
背景
瞭解人類微生物組的正常時間變化對於開發微生物組相關疾病（如肥胖症，克羅恩病，炎症性腸病和營養不良）的治療方法至關重要。然而，測序和計算技術一直是進行人類微生物組大量時間序列分析的限制因素。在這裡，我們提出了迄今為止最大的人類微生物組時間序列分析，覆蓋了兩個人的四個身體部位共396個時間點。
結果
我們發現，儘管身體部位和個體之間存在穩定的差異，但個體的微生物群在數月，數週甚至數天內存在明顯的變異。此外，在單個身體部位中僅發現總分類群的一小部分似乎在所有時間點都存在，表明沒有核心時間微生物組存在高丰度（儘管可能存在一些微生物但低於檢測閾值）。更多的分類群似乎是持久但非永久性的群落成員。
結論
這裡描述的DNA測序和計算進展提供了超越我們人類相關微生物生態學的不常見快照的能力，以及在身體棲息地和個體之間和長時間內的時間變化的高分辨率評估。這種能力將使我們能夠定義正常的變異和病理狀態，並評估對治療干預的反應。
點評
此文是微生物組時間序列分析的代表作品，目前引用700多次。同時本文中的所有作者，目前基本都成為了世界知名教授也是一大亮點。此文的數據，在QIIME和QIIME 2時代，同時入選為教程中的示例數據，所以剛入行的小夥伴，有必要讀一下此文了解時間序列分析的基本實驗設計和分析思路。
主要結果
圖1. 基於無權重UniFrac距離的PCoA
Principal coordinates analysis of unweighted UniFrac distances between samples
（a）Costello等人的樣本。按取樣部位著色顯示不同身體部分微生物組的異同。
（b）M3，F4時間序列樣本。按身體部位著色顯示不同身體部分微生物組的異同。
（c）M3，F4時間序列，PC1與時間（天）。按時間軸展示探索時間梯度上的變化。
圖（a，b）和（c）顯示了兩個獨立的主座標分析。比較Costello等人454數據（a）、具有時間序列Illumina數據（b），這些數據是在每個樣本500個序列的UniFrac距離的單個主座標分析中生成的。圖（c）不包含454數據，因此利用Illumina上可能增加的採樣深度（對於UniFrac計算，每個樣本均勻採樣到5,000個序列）。
圖2. 時間上的核心微生物組
Temporal core microbiome
物種級操作分類單位（OTU）的組成部分由核心微生物群組成，其中OTU必須存在的樣本數被視為核心的一部分。
即按每個OTU在樣本中出現的頻率繪製的曲線。發現共有OTU隨樣本量上升而下降，只有極少OTU存在於所有樣品中。
圖3. 群落中的成員關聯
Community membership
所有OTU的群落成員關係摘要（a）M3腸道，（b）F4腸道，（c）M3舌，（d）F4舌，（e）M3左掌，（f）F4左掌，（g）M3右 手掌，和（h）F4右手掌。點是通過在它們出現的所有樣本上計算的
中值相對丰度而著色的OTU，並且餅圖總結了作為持久和瞬態OTU觀察到的類級別分類單元。突出共有和時間點特有OTU分類上的不同。10000+：菌群分析 寶寶與貓狗 梅毒狂想曲 提DNA發Nature Cell專刊 腸道指揮大腦
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