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． 2017年6月29日,8(56):95176 - 95191。
doi: 10.18632 / oncotarget.18820。 2017年11月10日。

利用MiSeq测序分析中国胰腺癌患者肠道微生物图谱

中国任＃123., Jianwen江＃12, 海阳谢12, 和李423., 海丰路42, Shaoyan徐12, 林周12, 华张42, Guangying崔423., 新华社陈12, Yuanxing刘12, 李明吴12, 南秦42, Ranran太阳3., 魏王12, Lanjuan李42, 王团长12, Shusen郑12
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利用MiSeq测序分析中国胰腺癌患者肠道微生物图谱

中国任et al。 Oncotarget． ．
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摘要

胰腺癌是一种致命的癌症。肠道菌群与PC的一些危险因素有关，如肥胖和II型糖尿病。然而，国内临床PC的特异性肠道微生物谱尚未见报道。本前瞻性研究收集了85例PC和57例匹配健康对照(HC)，通过MiSeq测序分析微生物特征。结果表明，肉鸡肠道微生物多样性下降，且具有独特的微生物图谱，这部分归因于其α多样性的下降。PC的微生物改变主要表现为某些致病菌和产脂多糖菌的增加，益生菌和产丁酸菌的减少。将梗阻病例与未梗阻病例的微生物群落进行分离。链球菌与胆汁有关。此外，PC中亮氨酸和LPS生物合成等23种微生物功能被富集，而13种功能被降低。重要的是，基于PC相关的40个属，微生物标记具有较高的分类力，AUC为0.842。总之，肠道微生物谱在PC中是独一无二的，为PC的无创诊断提供了一种微生物标记物。

关键词:MiSeq测序;α多样性;生物标志物;肠道微生物群;胰脏癌。

利益冲突陈述书

利益冲突所有作者声明他们没有利益冲突。

数据

图1
图1。研究设计和流程图
共收集了102例胰腺肿瘤患者和65例健康对照者的167份粪便样本。经过严格的病理诊断和排除过程后，剩余样本进行DNA提取、16S rRNA测序和数据质量控制。最后，利用85例PC患者和57例健康对照进行生物信息学分析。同时进行亚组分析和分层分析。BMI，身体质量指数;质量控制、质量控制;POD:患病概率;HC,健康对照组;电脑,胰脏癌;PCH, PC(头); PCB, PC (body and tail); PCH-O, PCH with obstruction of common bile duct; PCH-unO, PCH with unobstruction of common bile duct.
图2
图2。Shannon多样性指数显示PC患者的微生物α多样性降低
（一个) PC患者Shannon多样性指数的比较(n= 85)及HC (n= 57)。（B的Shannon多样性指数亚群比较(n= 57)， PCH (n= 54)和PCB (n= 31)。（C的Shannon多样性指数分层分析。n= 57)， pch-o (n= 22)和PCH-unO (n= 32)。方框表示四分位范围;里面的线表示中值，符号“+”表示平均值。HC,健康对照组;电脑,胰脏癌;PCH, PC(头);PCB、PC(体、尾);PCH- o、PCH伴胆总管梗阻;PCH- uno、PCH伴胆总管梗阻。＊p <0.05,* *p <0.01,* * *p <0.001.
图3
图3。基于所有样本粪便微生物群的Unifrac非加权度量的主坐标分析(PCoA)
（一个) PC患者的肠道微生物谱明显不同于HC (p <0.001)，但PCH和PCB患者之间无显著差异，PCoA分析显示。（B)与(A)相同的PCoA图，但根据Shannon多样性指数对样本进行了着色，表明α多样性是pc1沿线的一个重要因素。电脑,主成分;H,健康对照组;PCH，胰腺癌(头部);PCB，胰腺癌(身体和尾巴)。
图4
图4。PC患者粪便微生物群落组成及差异(n= 85)和健康对照组(n= 57)
（一个)两组粪便菌群在门水平上的组成。（B)门拟杆菌门显著增加，而厚壁菌门而且变形菌门与健康对照组相比，PC患者的水平有所下降。方框表示四分位范围;里面的线表示中值，符号“+”表示平均值。（C通过LDA评分(log 10)， 40个属在PC患者和健康对照组之间存在显著差异。与健康对照组相比，PC患者的15个属增加，而25个属减少。LDA，线性判别分析;HC,健康对照组;电脑,胰脏癌。
图5
图5。肠内胆管相关关键细菌的鉴定
（一个)利用LEfSe方法对与PCH-O相关的特异性细菌类群和优势菌进行系统发育分析。（BPCH-O和PCH-unO在属水平上差异最大，用LDA评分(log 10)表示。LDA，线性判别分析。（C)属的丰度链球菌PCH (N= 54)与PCB (N= 31)患者。（D)属的丰度链球菌PCH-O (N= 22)与PCH-unO (N= 32)患者。电脑,胰脏癌;PCH, PC(头);PCB、PC(体、尾);PCH- o、PCH伴胆总管梗阻;PCH- uno、PCH伴胆总管梗阻。（E)丰富的链球菌可区分PCH和PCB, AUC为0.734 (95% CI: 0.616-0.852)。（F)属乳酸菌,嗜血杆菌而且链球菌在II期与I期PC患者中显著增加。
图6
图6。利用PICRUSt预测PC相关微生物基因的功能
（一个LDA评分(log 10)显示，PC患者与HC相比，亮氨酸生物合成、类异戊二烯生物合成非甲丙二酸途径和LPS生物合成等23种预测微生物功能显著增强，而原核生物V型atp酶、亚细胺腐胺运输系统和组氨酸生物合成等13种预测微生物功能显著降低。（BLDA评分(log 10)显示，PCH-unO与PCH-O相比，PCH-unO患者肌苷单磷酸生物合成、C5类异戊二烯生物合成非甲戊酸途径和酪氨酸生物合成等6种预测微生物功能显著增加，苏氨酸生物合成、山梨醇甘露醇运输系统和磷烯醇丙酮酸石kimate途径5种预测微生物功能降低。基于未观察状态重构的群落系统发育研究LDA，线性判别分析;HC,健康对照组;电脑,胰脏癌;PCH, PC(头);PCH- o、PCH伴胆总管梗阻;PCH- uno、PCH伴胆总管梗阻。
图7
图7。AUROC分析与PC相关的微生物标记分类力
（一个)丰富的Gemmiger用于PC患者与健康对照的鉴别(AUC = 0.663, 95% CI: 0.57-0.756，敏感性:0.812，特异性:0.509)。（B)丰富的普氏菌用于PC患者与健康对照的鉴别(AUC = 0.713, 95% CI: 0.624-0.802，敏感性:0.788，特异性:0.579)。（C将40个PC相关属转化为疾病概率(probability of disease, POD)，通过AUROC分析(AUC = 0.842, 95% CI: 0.777 ~ 0.907，敏感性:0.859，特异性:0.667)将PC患者与健康对照组进行区分。（D)所有10个PCH-O相关属使用R包“randomForest”转化为POD，然后用于PCH-O与PCH-unO患者的鉴别(AUC = 0.786, 95% CI: 0.661-0.91，敏感性:0.818，特异性:0.688)。AUC，曲线下面积;AUROC，接收器工作特性曲线下的面积;置信区间:置信区间;电脑,胰脏癌;HC,健康对照组;PCH, PC(头);PCH- o、PCH伴胆总管梗阻;PCH- uno、PCH伴胆总管梗阻。
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