APT-Omics云课堂 7.2肠道微生物专题报告精彩回放

肠道微生物被认为是人体一大“隐形的器官”，菌群的紊乱参与神经系统疾病、代谢性疾病、肠道炎性疾病等多种疾病的发生。早在2011年和2013年，微生物组技术就被评为年度技术突破，近年来更是医学的研究的热点，经常出现在CNS系列期刊及其封面上。

中科新生命提供一站式的肠道微生物完整解决方案——“肠道菌群-代谢物-靶器官“多组学分析，实现从菌群组成分析，代谢物分析，到靶器官分子表达分析的完整研究；同时借助于集成的机器学习算法，提供更有效的关键菌、关键功能代谢物及标志物的挖掘与筛选。已合作发表多篇高水平项目文章（Circulation Research等领域TOP期刊），欢迎来电咨询。

7.2号，中科新生命举办了肠道微生物专题讲座。两场报告好评如潮，感谢各位老师的支持。本次讲座的回看视频如下，限时免费2周，没有看过瘾的或错过本次专场的老师们请直接点击查看。

完整解析肠道菌群-代谢物-宿主作用机制的研究策略回看视频：

https://v.qq.com/x/page/q31112wyd06.html

围绕代谢组展开的多组学实验设计与数据挖掘策略回看视频：

https://v.qq.com/x/page/u3111n6ll1j.html

直播间问答回顾

1. 可用于菌群分析的样品种类有哪些？粪便、血清、癌症组织等都可以吗？

答：粪便和内容物用的比较多。血液、癌症组织也报道含有少量细菌。整体来说，粪便、内容物研究的会更多些。

2. 做药物治疗疾病模型小鼠机制，是直接测粪便16sDNA，还是粪便移植后做移植鼠的粪便？

答：如果没有多篇CNS系列或领域TOP期刊的文章研究证实该疾病与肠道菌群相关，建议最好不要跳过16S。通过16S，可以初步判断疾病与正常的菌群是否存在差异，初步判断疾病是否与肠道微生物有关。如果有显著差异，后面再通过粪便移植技术证实这一因果关系。

3. 粪菌移植移植实验是否一定用无菌小鼠，用ABX处理小鼠代替，发文章时会被质疑吗？另外，粪便菌群移植，冻存的粪便可以用吗？

答：两种方式都可以，整体来说粪便移植无菌小鼠这种实验会更多些。粪便移植，可以用冻存的粪便。

4. 16s和宏基因组都做可以吗？我看好多文章16s和宏基因组都做了，意义大吗？

答：可以做的。宏基因组对菌的注释层级会更深，还有菌群的功能信息，结果更丰富，是16S的升级版。可以只选用其中一种技术，也可以选用两种技术同时做。两种都用的情况，一般是先测16S后，再用部分样本做宏基因组，用16S的结果来描述菌群结构差异，用宏基因组结果补充说明菌群功能差异。

5. 有检测代谢产物追踪到肠道菌群的嘛？

答：目前还没有相关的数据库可以用，需要通过实验来证实。先观察实验中代谢物与菌之间是否具有相关性，然后再去看这种菌的KEGG代谢途径（也可跳过），最后在无菌小鼠上定植这种菌，观察代谢物的表达水平是否出现显著变化，若有显著变化，则证实这种代谢物来源于这个菌。

6. 菌群Biomarker具体指什么？用16s得到的数据，可以用机器算法做菌群biomarker吗？

答：目前不少高水平研究发现菌也是作为作为疾病诊断biomarker，准确区分疾病与患者，就好像用于临床诊断的代谢物、蛋白或某些基因一样。用16S的数据是可以通过机器学习筛选菌群biomarker的，但是样本总数最好在100例以上，才能发挥机器学习算法的优势。

7. 短链脂肪酸测几种？

答：一般研究的是乙酸，丙酸，丁酸，戊酸，己酸这些，但是研究得最多的是乙酸，丙酸，丁酸。

8. 请问我做代谢组的目的是查看能降解纤维物质的微生物的代谢产物，是采用GC-MS还是LC-MS比较好？

答：如果这类代谢产物是带有一定的气味，具有挥发性，选用GC-MS，如果没有什么气味，非挥发的，建议LC-MS。

9. 请问做代谢组，对样本的量有什么要求？

答：如果是粪便类样本，200mg；如果是细菌类样本，10E6到E7次方

10. 靶器官的代谢组和转录组学 有什么区别吗？

答：其实这几个都可以，代谢组做完之后很多时候也是看哪些代谢途径发生了变化，最后回到基因层面，所以转录组，蛋白组可以直接揭示了。代谢组的好处是，有些代谢物是有功能的，比如说是神经系统疾病，神经递质之类的代谢物就比较关键了，用代谢组就能测到了。还有些代谢性疾病，涉及这种糖脂代谢的紊乱，代谢组去检测却是更直接些。您说的也非常对，确实还能对比菌群和循环水平的代谢物，看看是不是进入靶器官了，从而在靶器官发挥作用。

11. 机器学习是免费的吗，在哪里可以用，是软件吗？

答：机器学习是许多算法的一个统称。像常见的随机森林，支持向量机等算法的软件包都可以在网上开源获得。中科新生命在这些算法的基础上，自主研发了一种新的集成机器学习算法，该算法目前已申请发明专利，具有优秀的标志物筛选能力。如果老师在中科做了大队列的组学项目，这项机器学习分析是免费送的。如果老师有一些自己的数据（比如临床数据，之前测的组学数据等）想做这个分析，可以联系我们会有相应的报价。

12. 可以说一下机器学习样本量要求吗？

答：中科新生命的集成学习算法，需要样本量至少80例（对照实验组总计），两组样本数量比例小于1:1.5）

13. 靶器官的代谢组和转录组学 有什么区别吗  是不是代谢组更直接，可以和肠道菌群、血液的代谢组相对应？

答：测靶器官代谢或转录都是为了去解释菌群，菌群代谢物是通过什么分子机制影响靶器官从而影响整个表型的。从机制角度来说，转录组获得的信息相对更直接一些，因为靶器官的代谢组改变可能是由于靶器官基因表达的改变造成的，如果不做转录/蛋白组，中间的逻辑可能会缺一环。

14. 蛋白修饰和代谢结果如何关联找到结论?

答：主要通过两类方法去找关联信息：（1）数据库通路整合，例如KEGG。可以看到已知的代谢通路上，各代谢物和蛋白表达量发生了什么变化，根据通路信息结合文献推断产生表型的主要原因。另外假如通路上的信息出现相悖的结论，那么预示着其中可能存在一些其它的机制需要探索。（例如代谢物的合成增加了，其相应的合成酶表达没有明显差异，那么预示着有可能在蛋白修饰层面发生了变化。)