Microbiome:在人工腸道中建立動態線性模型指導設計和分析微生物組研究
文章目錄
在人工腸道中建立動態線性模型指導設計和分析微生物組研究
Dynamic linear models guide design and analysis of microbiota studies within artificial human guts
Microbiome, [9.133], 2018-11-12
連結: https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-018-0584-3
(吐槽一下,Microbiome的網站為什麼有時還需要科學上網才能訪問呢?)
第一作者:Justin D. Silverman
通訊作者:Lawrence A David
主要單位:杜克大學,計算生物學與生物資訊學
其它作者:Heather K Durand, Rachael J Bloom, Sayan Mukherjee,
導讀
人造腸道模型為研究人類腸道菌群提供了連續可控和方便取材的研究體系;
本研究建立了一個基於多項式邏輯正態動態線性模型的框架,分析在1個月內4個人工腸道重複實驗密集縱向取樣,結果表明生物變異與技術變異的比例取決於取樣頻率;
除了測序數量引起的變異外,重複樣本可以定量技術變異,在每小時取樣頻率下,76%的可觀測變異來源於技術變異,3.5小時範圍內技術變異大於生物學變異;
本方法可用於設計和分析體內縱向微生物組研究。
摘要
背景: 人造腸道模型為研究人類相關微生物群體提供了獨特的機會。這些模的基礎生物學的突出問題包括微生物群體變化的時間尺度以及推動這種變化的因素。儘管回答這些問題需要克服分析障礙,比如評估技術變化對觀察到的微生物群動力學的影響,以及缺乏適當的基準資料集。
結果: 為了解決這些障礙,我們建立了一個基於多項式邏輯正態動態線性模型(multinomial logistic-normal dynamic linear models, MALLARDs)的建模框架,並在1個月內對4個人工腸道重複實驗進行了密集的縱向(連續時間)取樣。結果分析揭示了生物變異與技術變異的比例如何取決於取樣頻率。特別地,我們發現在每小時取樣頻率下,76%的觀測變異可歸因於技術來源,這也可能扭曲觀測到的分類單元間的共變(或協變)。我們還發現,人工腸道甚至在從短暫的供給中斷後恢復也能顯示出可重複的軌跡。此外,我們觀察到在所有四個重複的人工腸道中與細菌家族腸桿菌科相關的不規則日常波動。
結論: 我們的分析表明,除了測序數量引起的變異外,樣本處理的技術變異可以掩蓋人工腸道研究中來自生物來源的時間變異。我們的分析也支援這樣一種假設,即在沒有宿主的情況下,人體腸道微生物群在以天為單位的時間尺度上波動,而在有環境驅動力的情況下,微生物群可以遵循可重複的軌跡。最後,我們的方法的多個方面是可推廣的,並最終可用於設計和分析體內縱向微生物群研究。
關鍵字:人工腸道,生物反應器,微生物組,巨集基因組,組成型資料,貝葉絲統計,時間序列分析
主要結果
圖1. 技術變異掩蓋了微生物動態的模型
a. 微生物動態結果來自生物學變異。時間序列定義的微生物群體的動態,假設存在生物學變異W。b. 技術變異V掩蓋了生物學變異W;c. 重複取樣可以定量技術變異;d. 縱向模型。微生物動態和混雜的技術變異。
圖2. 10個最高丰度細菌科隨時間變化
4個一致的連續流動厭氧生物反應系統,每個接種相同人類糞便並培養一個月。資料標準化為相對比例。除了每天取樣,也有每個管的小時取樣,共有480個小時取樣,多達20個技術重複來自每個人工腸管的終點。小時取樣資料見附加檔案3,使用Aitchison距離分析的PCoA見附加檔案5。
圖3. 生物和技術變異的結構和幅度
a. 三元圖展示生物學變異和技術變異在擬桿菌科Bacteroidaceae, 梭桿菌科Fusobacteriaceae和毛螺菌科Lachnospiraceae三類上的變化;
b 技術變異與生物學變異隨時間變化,在3.5h內技術變異大於生物學變異;
圖4. 人工腸道日級微生物動態變化
a. 註釋的進化樹定義門間的平衡,
b. 50%和95%置信區間下的分佈;
圖5. 細菌科間生物學變異的分解
a. 熱圖展示細菌科間對數比變異的後驗分佈。顏色按後驗證分佈的中位數顯示。
b-d 最高變異的細菌表現出不同的時空分佈。
猜你喜歡
- 10000+: 菌群分析
寶寶與貓狗 提DNA發Nature 實驗分析誰對結果影響大 Cell微生物專刊 腸道指揮大腦 - 系列教程:微生物組入門 Biostar 微生物組 巨集基因組
- 專業技能:生信寶典 學術圖表 高分文章 不可或缺的人
- 一文讀懂:巨集基因組 寄生蟲益處 進化樹
- 必備技能:提問 搜尋 Endnote
- 文獻閱讀 熱心腸 SemanticScholar Geenmedical
- 擴增子分析:圖表解讀 分析流程 統計繪圖
- 16S功能預測 PICRUSt FAPROTAX Bugbase Tax4Fun
- 線上工具:16S預測培養基 生信繪圖
- 科研經驗:雲筆記 雲協作 公眾號
- 程式設計模板: Shell R Perl
- 生物科普: 腸道細菌 人體上的生命 生命大躍進 細胞暗戰 人體奧祕
寫在後面
為鼓勵讀者交流、快速解決科研困難,我們建立了“巨集基因組”專業討論群,目前己有國內外2400+ 一線科研人員加入。參與討論,獲得專業解答,歡迎分享此文至朋友圈,並掃碼加主編好友帶你入群,務必備註“姓名-單位-研究方向-職稱/年級”。技術問題尋求幫助,首先閱讀《如何優雅的提問》學習解決問題思路,仍末解決群內討論,問題不私聊,幫助同行。
學習擴增子、巨集基因組科研思路和分析實戰,關注“巨集基因組”
點選閱讀原文,跳轉最新文章目錄閱讀
https://mp.weixin.qq.com/s/5jQspEvH5_4Xmart22gjMA