你在这里

  • 家
  • 存档
  • 68年卷6
  • 肠道微生物分析作为一种工具对目标非侵入性生物标志物早期肝细胞癌

条文本

菜单条

下载PDF

XML
肠道微生物群
原文
肠道微生物分析作为一种工具对目标非侵入性生物标志物早期肝细胞癌
  1. 中国任1,2,3,
  2. 和李2,3,4,
  3. Jianwen江1,4,5,
  4. 林周1,4,
  5. Zujiang余2,3,
  6. 海丰路4,
  7. 海阳谢1,4,
  8. 枭龙陈2,3,
  9. 李邵4,
  10. Ruiqing张6,7,
  11. Shaoyan徐1,
  12. 华张4,
  13. Guangying崔2,3,
  14. 新华社陈1,4,
  15. Ranran太阳2,3,
  16. 郝温7,
  17. 1月P Lerut8,
  18. 泉城菅直人9,
  19. Lanjuan李4,
  20. Shusen郑1,4,10
  1. 1肝胆管的和胰腺手术,第一附属医院、医学院、浙江大学;合并多器官移植重点实验室,卫生部,杭州,中国
  2. 2传染病科,郑州大学第一附属医院,郑州,中国
  3. 3河南省的基因医院;精密医学中心,郑州大学第一附属医院,郑州,中国
  4. 4国家重点实验室的诊断和治疗传染病;协同创新中心的传染性疾病的诊断和治疗,浙江大学,杭州,中国
  5. 5健康管理中心、第一附属医院、医学院,浙江大学,杭州,中国
  6. 6肝胆的包虫囊的部门,消化系统和血管手术中心,新疆包虫病的重点实验室,新疆医科大学第一附属医院,新疆,中国
  7. 7国家重点实验室的发病机制、预防和治疗疾病的高发病率在中亚,新疆医科大学,新疆,中国
  8. 8Starzl移植单位腹部,伦敦大学圣卢克医院,大学catholique鲁汶,布鲁塞尔,布鲁塞尔、比利时
  9. 9的药店,郑州大学第一附属医院,郑州,中国
  10. 10肝胆管的和胰腺手术,Shulan(杭州)医院,杭州,中国
  1. 对应到教授泉城菅直人,药房,郑州大学第一附属医院,郑州450052年中国;qckan19632012 {163.} comLanjuan李教授,国家重点实验室的诊断和治疗传染病,第一附属医院、医学院、浙江大学、杭州310003年中国;ljli在}{zju.edu.cnShusen郑教授,肝胆管的部门和胰腺手术,第一附属医院、医学院、浙江大学、杭州310003年中国;shusenzheng在}{zju.edu.cn

文摘

客观的描述肠道微生物在肝细胞癌(HCC)患者和评估潜在的微生物作为肝癌非侵入性的生物标记。

设计我们收集486份粪便样本从华东,华中和西北前瞻性最后419个样本Miseq测序完成。我们肠道微生物特征,确定微生物标记和构建肝癌分级机在75年早期肝癌,肝硬化40和75名健康对照组。我们在56控制,验证结果30早期HCC和45先进的肝癌。我们进一步证实诊断潜在从新疆和80年18肝癌HCC郑州。

结果粪便微生物多样性增加肝硬化早期肝癌和肝硬化。门放线菌提高早期肝癌和肝硬化。相应地,13属包括Gemmiger和Parabacteroides在肝细胞癌和肝硬化早期丰富。Butyrate-producing属被减少,而属producing-lipopolysaccharide增加在早期HCC与控制。最优30微生物标记被确定通过5倍交叉验证随机森林模型和实现曲线下面积80.64%的75年至105年早期HCC和non-HCC样本。值得注意的是,肠道微生物标记验证强大潜力诊断早期HCC先进甚至肝癌。重要的是,微生物标记成功实现了区域的验证HCC来自中国西北和中原。

结论这项研究是第一个描述肠道微生物组肝癌患者和报告成功诊断模型的建立与区域验证微生物标记肝癌。肠道microbiota-targeted生物标志物代表肝癌的早期诊断的潜在非侵入性的工具。

  • 肝细胞癌
  • 肝硬化
  • 肠道微生物群
  • 早期诊断

这是一个开放的分布式条依照创作共用署名非商业性(4.0 CC通过数控)许可证,允许别人分发,混音,适应,建立这个工作非商业化,和许可他们的衍生产品在不同的协议,提供了最初的工作是正确地引用,给出合适的信用,任何更改表示,非商业使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。

http://dx.doi.org/10.1136/gutjnl - 2017 - 315084

来自Altmetric.com的统计

    请求的权限

    如果你想重用任何或所有本文的请使用下面的链接,这将带你到版权税计算中心的RightsLink服务。你将能够获得快速的价格和即时允许重用内容在许多不同的方式。

    本研究的意义

    已知在这个问题上是什么?

    • 肝细胞癌(HCC)是全世界癌症死亡的第三大原因。由于不良预后,发病率高,手术后的复发。

    • 肠道微生物群microbiota-liver轴促进肝癌发展的肝癌动物模型,但微生物特征HCC患者没有被报道。

    • 肠道微生物的概念作为工具对实现目标非侵入性生物标志物为特定疾病或癌症,包括2型糖尿病、肝硬化和结肠直肠癌,已经建立了引人注目的研究,但目前尚不清楚肠道微生物标记可以区分肝癌。

    有什么新发现吗?

    • 粪便微生物多样性从健康对照组下降到肝硬化,但从肝硬化早期肝癌和肝硬化。

    • Butyrate-producing细菌属被减少,而属producing-lipopolysaccharide增加在早期HCC与健康对照组。

    • 最优30微生物标记被确定通过5倍交叉验证随机森林模型和实现曲线下面积80.64%的75年至105年早期HCC和non-HCC样本。

    • 肠道微生物标记验证强大潜力诊断早期HCC先进甚至肝癌。重要的是,微生物标记成功实现了区域的验证HCC来自中国西北和中原。

    本研究的意义

    它会如何影响临床实践在可预见的未来吗?

    • 这是第一个报告,说明早期HCC患者的肠道微生物特征通过大型群体Miseq测序。

    • 肠道微生物的变化可能导致肝癌的发展,这意味着改变肠道微生物群可能代表一个潜在的目标,以防止肝癌发展gut-microbiota-liver轴。

    • 这项研究是第一个报道的成功诊断模型建立与区域验证微生物标记肝癌,尤其是中国包括数据从三个不同的区域。肠道microbiota-targeted生物标志物代表肝癌的早期诊断的潜在非侵入性的工具。

    介绍

    肝细胞癌(HCC)是全世界癌症死亡的第三大主因。1 2目前,大约有29 200新的肝癌病例男性和11 510例女性于2017年在美国。3更严重的是,估计新的肝癌病例达到343 300 700男性和122女性于2015年在中国,4这主要归因于乙型肝炎病毒(HBV)的患病率持续感染和HBV-induced肝硬化。由于没有具体的症状在早期阶段,缺乏早期诊断标记,大多数肝癌患者往往在晚期诊断与预后不良(总体发病率死亡率比0.95)。5个6因此,小说HCC早期诊断标记和迫切需要新的治疗策略来改善该人群的预后。

    人类的肠道微生物群被认为是最重要的microecosystem住在共生与身体。7 - 11这被认为是一个至关重要的决定因素的肠道炎症和慢性肝脏炎症性疾病的一个关键球员。12肠道微生物变化导致酒精性肝病的发病和进展,非酒精脂肪肝疾病,13肝硬化及其并发症。14最近的研究在动物模型表明,肠道菌群通过肠道microbiota-liver促进肝癌发展轴。15日16然而,直到现在,肠道微生物的特点在临床肝癌患者尚未报道。

    肠道微生物的概念作为非侵入性诊断工具特定疾病或癌症,包括2型糖尿病(T2D)17和结直肠癌(CRC),18建立了引人注目的研究。我们之前建立一个精确的病人歧视指数基于98年15基因生物标记的肠道微生物组肝硬化患者和83名健康对照组19表明,肠道微生物标记达到较高的分类能力的胰脏癌(PC) 16 s rRNA Miseq测序,表明微生物标记作为一种非侵入性的诊断工具。20.然而,肝细胞癌的诊断肠道微生物的潜力没有被评估。在这项研究中,共计486份粪便样本从华东,华中和西北前瞻性收集。最后419名样本,进行16 s rRNA Miseq测序。75年发现阶段,健康对照组40早期肝硬化患者和75例肝细胞癌和肝硬化肠道微生物和构造为特征的早期HCC诊断模型。此外,验证队列和独立诊断军团被用来评估潜在的肠道微生物组作为肝癌的非侵入性的生物标志物。

    材料和方法

    参与者信息

    这项研究的目的是根据调查的原则设计(未来的标本收集和回顾盲法评估)。21这是符合赫尔辛基宣言和规则执行良好的临床实践。研究机构审查委员会批准的第一附属医院、医学院、浙江大学(2014 - 334);郑州大学第一附属医院(2017 - xy - 002)和新疆医科大学第一附属医院。所有参与者签署书面知情同意报名。

    总共486份粪便样本来自中国东部,中部和西北前瞻性收集,最后419个样本包括和16 s rRNA Miseq测序。参与者的人口学、临床病理的数据,CT扫描,组织病理学图像和饮食习惯收集从医院电子医疗记录和调查问卷(在线补充表S1)。详细的诊断标准及纳入和排除标准的参与者在网上所描述的补充的方法。

    粪便样本收集和DNA提取

    每个人提供了一个新鲜的尾巴06:30-08:30小时大便。每个粪便样本完成粪便常规测试。样本分为五整除的200毫克和立即存放在−80°C。进行了DNA提取我们先前描述。22日23日网上描述的细节补充的方法。

    粪便水分测量

    粪便一致性评估使用粪便常规测试的结果。粪便含水率测定在重复冻结单一化粪便物质(−80°C)的百分比凳子升华干燥后质量损失(Labconco FreeZone, Labconco,美国)。24

    PCR扩增,MiSeq测序和序列数据的过程

    提取DNA样本被放大,DNA库构建和测序被上海Itechgene上执行一个IlluminaMiSeq平台技术,中国。放大读取处理。网上描述的细节补充的方法。生Illumina公司所有样本读取数据存入欧洲生物信息学研究所欧洲核苷酸存档数据库下加入PRJEB8708数量。

    操作分类单元(辣子鸡)聚类和分类注释

    我们随机选择了读与相同数量的所有样品,和他们用辣子鸡UPARSE管道。25网上描述的细节补充的方法。所有辣子鸡发现所有样本集,验证集和独立诊断集收集。我们使用RDP分类器V.2.6带注释的序列26根据开发人员的文件(http://rdp.cme.msu.edu/classifier/class_help.jsp相依),在网上列出所有辣子鸡注释补充表S2。

    细菌多样性和分类分析

    细菌多样性是由sampling-based辣子鸡、分析了香农指数、辛普森指数和Invsimpson指数计算使用R程序包“素食主义者”。27在网上列出的细节补充表S3。主坐标分析(PCoA)是由R包(http://www.R-project.org/)来显示微生物样本之间的空间。的加权和不加权的unifrac距离计算phyloseq包。28确定关键变量的热图热图建造完成。

    包括细菌门和属细菌分类分析和比较两组之间进行了使用Wilcoxon等级和测试。粪便微生物描述分析了线性判别分析(LDA)效应大小(LEfSe)方法(http://huttenhower.sph.harvard.edu/lefse/)e /)。29日根据正常相对丰度矩阵,特征显著不同丰度之间分配类群与克鲁斯卡尔-沃利斯由LEfSe秩和检验(p < 0.05)和LDA用于评估每个特性的影响大小(LDA得分(log10) = 2截止值)。30.

    OTU生物标志物识别和疾病的概率(POD)建设

    我们映射读取从探索阶段、验证阶段和独立诊断阶段对这些代表序列生成发现OTU频率,验证OTU频率剖面和独立诊断频率剖面,分别。Wilcoxon测试是用来确定意义(p < 0.05),在此基础上57 OTU生物标记被选作进一步分析。5倍交叉验证进行随机森林模型(R 3.4.1, randomForest 4.6 -12包)用默认参数除了“重要性= TRUE”使用57-OTU丰富的训练队列,其中包括75名健康对照组和40肝硬化患者(分配non-HCC组)和75例肝细胞癌患者,如前所述。31日32使用五个试验的5倍交叉验证,然后我们得到了交叉验证误差曲线。最低的点交叉验证错误被视为分界点,截止值是决定通过最小误差+ SD对应点。我们列出所有集(≤30)OTU标记错误不到截止值和选择了辣子鸡的最小的数设置为最优集。POD指数被定义为随机生成的决策树的数量之间的比例,可以预测样本,“肝癌”和健康对照组。确定最优的辣子鸡终于集用于舱指数的计算队列训练和测试。接受者操作特征(ROC)曲线,得到了(R 3.3.0 pROC包)所构造的模型,评估和ROC曲线下的面积(AUC)被用来指定中华民国的效果。微生物的详细脚本标记识别和POD建设可以在网上找到补充的方法。

    统计分析

    单向方差分析被用来评估三组之间的差异。连续变量比较两组之间使用Wilcoxon等级和测试。确切概率法相比,分类变量。使用SPSS统计分析V.20.0 Windows (SPSS,芝加哥,伊利诺斯州,美国)。

    结果

    总共486份粪便样本来自中国东部,中部和西北前瞻性收集。经过严格的病理诊断和排除过程中,150名肝癌患者、40肝硬化患者和131名健康对照组包括随机分为发现阶段和验证阶段(图1)。特征在发现阶段,我们的肠道微生物组在75年早期肝癌肝硬化,40肝硬化和75名健康控制和确定微生物标记和构建肝癌早期肝癌组之间的随机森林分类器的模型和non-HCC群组(肝硬化和健康对照组)。在验证阶段,56控制,30早期HCC和45先进肝癌被用来验证诊断肝癌分级机的功效。此外,从80年新疆和18例肝细胞癌患者肝癌从郑州担任独立诊断阶段验证肝癌分级机的潜力。

    Study design and flow diagram. A total of 486 faecal samples from East China, Central China and Northwest China were prospectively collected. After a strict pathological diagnosis and exclusion process, 150 patients with HCC, 40 patients with cirrhosis and 131 healthy controls were included and randomly divided into the discovery phase and validation phase. In the discovery phase, we characterised gut microbiome among 75 early HCC with cirrhosis, 40 cirrhosis and 75 healthy controls and identified microbial markers and constructed HCC classifier by random forest model between the early HCC cohort and non-HCC cohort (cirrhosis and healthy controls). In validation phase, 56 controls, 30 early HCC and 45 advanced HCC were used to validate diagnosis efficacy of HCC classifier. Moreover, 18 patients with HCC from Xinjiang and 80 HCC from Zhengzhou served as independent diagnostic phase. HCC, hepatocellular carcinoma.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图1
    图1

    研究设计和流程图。总共486份粪便样本来自中国东部,中部和西北前瞻性收集。经过严格的病理诊断和排除过程中,150名肝癌患者、40肝硬化患者和131名健康对照组包括随机分为发现阶段和验证阶段。特征在发现阶段,我们的肠道微生物组在75年早期肝癌肝硬化,40肝硬化和75名健康控制和确定微生物标记和构建肝癌早期肝癌组之间的随机森林分类器的模型和non-HCC群组(肝硬化和健康对照组)。在验证阶段,56控制,30早期HCC和45先进肝癌被用来验证诊断肝癌分级机的功效。此外,从80年新疆和18例肝细胞癌患者肝癌从郑州担任独立诊断阶段。肝癌,肝细胞癌。

    特征的参与者

    在发现人群中,临床特点的参与者包括年龄、性别和体重指数在三组匹配。血清甲胎蛋白水平显著增加患者的早期HCC与控制和肝硬化(表1)。血清丙氨酸转氨酶、天冬氨酸转氨酶,谷酰基转肽酶,总胆红素和直接胆红素明显增加,而总蛋白的浓度、白蛋白和血小板明显降低患者的早期HCC与控制(表1)。

    把这个表:
    表1

    临床特征的发现阶段的参与者

    粪便形成规模和水分

    粪便一致性和湿气与肠道微生物群的丰富性和组合,菌群和微生物标记。24 33 34因此,我们首先评估粪便形成规模根据粪便常规测试和测量粪便水分在冷冻升华干燥试验单一化粪便物质(在线补充表S4)。受益于统一样本收集协议,粪便在所有样本发现队列和验证队列是柔软的。在凳子的颜色,大多数的粪便样本呈现黄色和显示早期肝癌之间无显著差异,肝硬化和健康对照组发现阶段和控制,早期肝癌,先进的肝癌,新疆样本和郑州样品验证阶段(在线补充图S1)。此外,粪便的水分,没有显著差异在早期肝癌,肝硬化和健康对照组在发现阶段,以及控制,早期肝癌,先进的肝癌,新疆样本和郑州样品验证阶段(在线补充图S2)。

    在肝癌早期肠道微生物多样性增加

    稀疏的分析的基础上,发现队列显示,估计辣子鸡丰富基本上每组接近饱和,并显著降低肝硬化(n = 40)与健康对照组(n = 75)和提高早期肝癌(n = 75)和肝硬化(图2一个)。与控制相比,粪便微生物多样性,以香农指数估计,辛普森指数和Invsimpson指数显著减少肝硬化(分别为p = 0.0011, 0.0007和0.0007)。相比之下,微生物多样性显著增加在早期肝癌和肝硬化(分别为p = 0.0234, 0.0068和0.0068)(图2罪犯)。

    Increased faecal microbial diversity in patients with eHCC (n=75) versus patients with cirrhosis (n=40). (A) Shannon-Wiener curves between number of samples and estimated richness. The estimated OTUs richness basically approached saturation in all samples. Compared with the controls, faecal microbial diversity, as estimated by the Shannon index (B), Simpson index (C) and Invsimpson index (D), was significantly decreased in patients with liver cirrhosis (p=0.0011, 0.0007 and 0.0007, respectively). In contrast, microbial diversity was markedly increased in patients with eHCC versus patients with liver cirrhosis (p=0.0234, 0.0068 and 0.0068, respectively). (E) A Venn diagram displaying the overlaps between groups showed that 524 of the total richness of 932 OTUs were shared among the three groups, while 564 of 843 OTUs were shared between cirrhosis and eHCC. (F) Beta diversity was calculated using weighted UniFrac by PCoA, indicating a symmetrical distribution of faecal microbial community among all the samples. eHCC, early HCC; HCC, hepatocellular carcinoma; LC, liver cirrhosis; OTUs, Operational Taxonomy Units; PCoA, principal coordinates analysis.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图2
    图2

    增加患者的粪便微生物多样性eHCC (n = 75)对肝硬化患者(n = 40)。(一)Shannon-Wiener曲线的样品数量和估算的丰富性之间。估计辣子鸡丰富基本上在所有样本接近饱和。与控制相比,粪便微生物多样性,估计的香农指数(B),辛普森指数(C)和Invsimpson指数(D),显著降低肝硬化患者(分别为p = 0.0011, 0.0007和0.0007)。相比之下,微生物多样性显著增加患者eHCC与肝硬化患者(分别为p = 0.0234, 0.0068和0.0068)。(E)维恩图显示团体之间的重叠显示,524年总丰富的932年辣子鸡是三组之间共享,而564 843辣子鸡是肝硬化和eHCC之间共享。(F)β多样性被PCoA使用加权UniFrac计算,表明粪便微生物群落的对称分布在所有的样品。eHCC,早期肝癌;肝癌,肝细胞癌;LC,肝硬化; OTUs, Operational Taxonomy Units; PCoA, principal coordinates analysis.

    此外,维恩图解显示团体之间的重叠显示,524总932辣子鸡的三组之间共享,而564 843辣子鸡是肝硬化和肝癌之间共享(图2 e)。值得注意的是,早期肝癌90 932辣子鸡是独特的。显示微生物样本之间的空间,使用加权UniFracβ多样性计算,PCoA粪便微生物群落的分析表明对称分布在所有样本(图2 f)。

    系统配置文件的粪便微生物群落在早期肝癌

    Phylotypes与平均相对丰度大于总丰度的0.01%包括了比较。识别关键辣子鸡phylotypes肝癌早期,辣子鸡丰富被Wilcoxon分析与Benjamini-Hochberg rank-sum测试方法。共有110个辣子鸡被确定为关键血统肝癌早期,及其丰度和分布在线所示补充图S3(在线补充表S5)。

    细菌的类群拟杆菌门,厚壁菌门和变形菌门,占90%的序列平均是三个主要种群在三组(图3一)。粪便微生物成分在每个样本三组在门和属水平提出了在网上补充图S4A, B。细菌群体的平均成分门和属水平所示图3 a和B,分别。

    Phylogenetic profiles of gut microbes among patients with eHCC with cirrhosis (n=75), patients with liver cirrhosis (n=40) and healthy controls (n=75). Composition of faecal microbiota at the phylum level (A) and genus level (B) among the three groups. The increased microbial community at the phylum level (C) and genus level (D) in eHCC with cirrhosis versus liver cirrhosis. The decreased microbial community at the phylum level (E) and genus level (F) in patients with eHCC with cirrhosis versus healthy controls. (G) The increased microbial community at the genus level in patients with eHCC with cirrhosis versus healthy controls. The box presented the 95% CIs; the line inside denotes the median, and the symbol ‘+’ denotes the mean value. eHCC, early HCC; HCC, hepatocellular carcinoma; LC, liver cirrhosis.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图3
    图3

    系统配置文件的肠道微生物eHCC患者肝硬化(n = 75),肝硬化患者(n = 40)和健康对照组(n = 75)。在门级粪便微生物群组成属(A)和(B)水平在三组。增加微生物群落在门级(C)和属水平(D)与肝硬化eHCC和肝硬化。减少微生物群落在门级(E)和属水平(F) eHCC与肝硬化患者与健康对照组。(G)增加微生物群落在属级eHCC与肝硬化患者与健康对照组。这个盒子将CIs 95%;里面的线表示中位数,符号“+”表示均值。eHCC,早期肝癌;肝癌,肝细胞癌;LC,肝硬化。

    相比之下,肝硬化,门放线菌在早期HCC显著增加(p = 0.0049,图3 c,在线补充表S6)。相应地,13属包括Gemmiger,Parabacteroides和Paraprevotella浓缩在早期肝癌和肝硬化(所有p < 0.05,图3 d,在线补充表S7)。相比之下,控制门Verrucomicrobia减少在早期HCC (p = 0.0348,图3 e)。在属级,12个属,包括Alistipes,Phascolarctobacterium和瘤胃球菌属明显减少,而6属,包括克雷伯氏菌和嗜血杆菌增加在早期HCC与控制(p < 0.05,图3 f, G,在线补充表S8)。此外,细菌的差异之间的门和属水平肝硬化和控制相比,网上所示补充图S5A-C。

    识别特定的细菌类群与肝癌早期,我们比较使用LEfSe粪便微生物群。粪便微生物结构的进化分枝图代表和他们的主要细菌类群之间最大的差异显示肝硬化和肝细胞癌早期(所有p < 0.05,在线补充图S6)。同时,粪便微生物结构的进化分枝图早期HCC和健康对照组之间还显示最大的类群差异(均p < 0.05,在线补充图S7),建议在肝癌早期肠道微生物生态失调。

    识别微生物OTUs-based早期HCC的标记

    说明粪便微生物组早期HCC的诊断价值,我们构造一个随机森林分类器模型,可以专门识别早期肝癌样本non-HCC样本。检测独特的辣子鸡早期HCC的标记,我们进行了一次5倍交叉验证随机森林模型75年至105年早期HCC和non-HCC样本(40肝硬化和75名对照)在发现阶段。结果表明,30 OTU标记被选为最佳的标记集(图4一)。的相对丰度30辣子鸡标记在每一个样本发现阶段提出了(在线补充表S9)。相应的细菌属30辣子鸡标记在网上列出补充表S10。豆荚指数计算确定最优30辣子鸡发现队列(在线补充表S11群组(在线)和验证补充表S12)。

    Identification of microbial OTUs-based markers of early HCC by random forest models. To detect unique OTUs markers of early HCC, we conducted a fivefold cross-validation on a random forest model between 75 early HCC and 105 non-HCC samples (40 cirrhosis and 75 controls) in the discovery set. (A) The 30 OTUs markers were selected as the optimal marker set by random forest models. (B) The POD index achieved an AUC value of 80.64% with 95% CI of 74.47% to 86.80% between early HCC and non-HCC cohorts in the discovery phase. (C) The POD value was significantly increased in the early HCC samples versus the non-HCC samples (p=1.5×10–14). AUC, area under the curve; CV Error, the cross-validation error; HCC, hepatocellular carcinoma; OTUs, Operational Taxonomy Units; POD, probability of disease.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图4
    图4

    识别微生物OTUs-based早期HCC的随机森林模型的标记。检测独特的辣子鸡早期HCC的标记,我们进行了一次5倍交叉验证随机森林模型75年至105年早期HCC和non-HCC样本(40肝硬化和75名对照)发现集。(a) 30辣子鸡标记被选为最优随机森林模型设定的标记。(B)舱指数实现了AUC值80.64%和95%置信区间在74.47%至86.80%之间早期HCC和non-HCC军团在发现阶段。(C)豆荚值显著增加早期肝癌样本与non-HCC样本(p = 1.5×10-14年)。AUC,曲线下的面积;简历错误,交叉验证错误;肝癌,肝细胞癌;辣子鸡、操作分类单元;豆荚,疾病的概率。

    在发现阶段,POD指数实现了AUC值80.64%和95%置信区间在74.47%至86.8%之间早期HCC和non-HCC军团(图4 b)。豆荚值显著增加早期肝癌样本与non-HCC样本(p = 1.5×10-14年,图4 c)。这些数据表明,基于微生物辣子鸡的POD标记了一个强大的潜力诊断早期HCC non-HCC队列的队列。

    验证和独立诊断肝癌的微生物标记

    在验证阶段,56控制,30早期HCC和45先进肝癌被用来验证POD对肝癌的诊断效果。每个病人群计算和相应的值显示在在线补充表S12。平均POD值显著提高早期肝癌患者在30和56个控件(p = 2.2×107,图5一个),POD实现了AUC值为76.80%(95%可信区间67.90%到85.70%)之间的早期HCC和控制(图5 b),验证了一个重要的早期HCC诊断的潜力。为了说明POD在肝癌的特异性,我们进一步进入晚期肝癌患者验证诊断的潜力。结果表明POD值明显高于45比56控制晚期肝癌患者(p = 2.3×106,图5一个),而POD实现了AUC值为80.40%(95%可信区间70.70%到90.20%)之间的高级HCC和控制(图5 c),它显示一个明显的诊断高级肝癌疗效。

    Validation and independent diagnosis of microbial markers for HCC. (A) Each POD of each participant from the different cohorts was calculated and the average POD values were compared between the controls and the other HCC cohorts in the validation phase and the independent diagnosis phase. (B) The POD achieved an AUC value of 76.80% (95% CI 67.90% to 85.70%) between early HCC and controls in the validation phase. (C) The POD achieved an AUC value of 80.40% (95% CI 70.70% to 90.20%) between the advanced HCC and controls in the validation phase. (D) The POD achieved an AUC value of 79.20% (95% CI 67.40% to 90.90%) between the 18 HCC from Xinjiang and controls in the independent diagnosis phase. (E) The POD achieved an AUC value of 81.70% (95% CI 74.60% to 88.80%) between the 80 HCC from Zhengzhou and controls in the independent diagnosis phase. AUC, area under the curve; HCC, hepatocellular carcinoma; POD, probability of disease.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图5
    图5

    验证和独立诊断肝癌的微生物标记。(A)每个群计算每个参与者从不同的人群和平均POD值之间的比较控制和其他肝癌组验证阶段和独立诊断阶段。(B)豆荚实现了AUC值为76.80%(95%可信区间67.90%到85.70%)之间的早期HCC在验证阶段和控制。(C)豆荚实现了AUC值为80.40%(95%可信区间70.70%到90.20%)之间的先进的肝癌和验证阶段的控制。(D)豆荚实现了AUC值为79.20%(95%可信区间67.40%到90.90%)从新疆18 HCC和控制之间的独立诊断阶段。(E)豆荚实现了AUC值为81.70%(95%可信区间74.60%到88.80%)之间的80年独立诊断HCC从郑州和控制阶段。AUC,曲线下的面积;肝癌,肝细胞癌;豆荚,疾病的概率。

    此外,进一步证实诊断潜在的豆荚和主体范围,从新疆18例肝细胞癌患者80例肝细胞癌患者(西北)和从郑州(中国)作为独立的诊断可靠性验证吊舱。平均POD值显著增加18肝癌从新疆(p = 0.00021)和80年从郑州肝细胞癌(p = 1.6×10-11年56)与控制(图5一个),而POD实现了AUC值为79.20%(95%可信区间67.40%到90.90%)之间的18 HCC从新疆和控制(图5 d)和AUC值为81.70%(95%可信区间74.60%到88.80%)之间的距离郑州80肝癌和控制(图5 e)。这些结果表明POD的诊断效果基于微生物标记肝癌患者来自中国西北和中原。

    粪便水分是微生物的关键协变量空间和标志建筑,24 33因此我们进一步结合水分与大便30辣子鸡标记关键变量构建最终的圆荚体模型和诊断的潜力相比两个舱模型中不同的群体。在发现阶段,POD的AUC值基于30辣子鸡标记之间有或没有水分早期HCC和non-HCC组无显著差异(在线补充图S8A)。值得注意的是,POD值基于30辣子鸡标记有或没有湿度显示没有明显的差异在不同的军团发现阶段,验证阶段(在线或独立诊断阶段补充图S8B和图S9)。这些结果可能归因于尾随凳子的统一和一致的字符。

    此外,我们比较HCC的诊断效果的微生物标记之间的男性和女性参与者,结果显示无显著差异的豆荚的女性和男性之间的值不同的军团(在线补充图S10),这表明该模型关注雄性或雌性时仍然有效。

    讨论

    我们的研究是第一个报道的成功诊断模型建立与区域验证微生物辣子鸡标记肝癌,特别是包括中国大型队列数据从三个不同的区域。肠道微生物的概念作为工具对目标非侵入性生物标志物为特定疾病或癌症已经建立了引人注目的研究。秦等识别和验证60 000与T2D相关微生物标记,证明微生物指标分类T2D的有效性。17余等介绍了CRC粪便微生物宏基因组分析的发现和验证微生物生物标志物在种族不同的军团,指示一个负担得起的非侵入性的粪便中CRC的早期诊断的生物标志物。18我们之前的研究观察肠道微生物改变98年在肝硬化患者和83名健康控制和建立一个精确的病人歧视指数基于15微生物生物标记,指示microbiota-targeted生物标志物作为肝硬化诊断的有力工具。19我们之前提出,肠道微生物变异可能在早期阶段预测急性排斥,成为助理治疗目标,提高肝移植后排斥反应。22基于16 s rrna,微生物基因使用五个辣子鸡可以从健康的样本分类CRC一群来自美国。35我们最近的研究也表明,基于与电脑相关的40个属,肠道微生物指标达到一个高的分类能力的16 s rRNA Miseq测序,表明微生物标记作为一种非侵入性的诊断工具,电脑。20.

    在我们的研究中,共有来自中国不同地区的486份粪便样本收集,最后419个样本进行分析使用16 s rRNA Miseq测序。早期肝癌的最优30特定辣子鸡标记被随机森林模型,和基于30辣子鸡的POD标记实现强大的潜力分类区分早期HCC non-HCC队列。重要的是,基于微生物的POD标记验证重大潜力诊断早期HCC先进甚至肝癌。更重要的是,POD成功地实现了从中国西北区域验证的肝癌患者和中国中部。军团之间的共享微生物标记从华东,华中和西北表明尽管不同地区人群可能有不同的微生物群落结构,签名HCC-associated微生物生态失调可能普遍特性,呈现类似的趋势,CRC的肠道微生物的分布和特征。18这些结果表明,肠道microbiota-targeted生物标记物可能成为肝癌的早期诊断的潜在非侵入性的工具。

    最近的研究报告说,肠道微生物群可以透过microbiota-liver促进肝癌发展轴在动物模型中,15日16而益生菌能抑制肝癌的生长调节肠道微生物群的老鼠。36这项研究是第一个报告,说明早期HCC患者的肠道微生物的特点。我们发现粪便微生物多样性从健康对照组下降到肝硬化,但从肝硬化早期肝癌和肝硬化。这些结果表明肠道微生物群的一个重要的全球转变从肝硬化肝癌和改变微生物群落可能在肝细胞癌起始和发展发挥着重要的作用。在开发沿着结肠直肠adenoma-carcinoma序列,肠道微生物丰富度指数增加大肠癌癌和腺瘤。32因此,更大的丰富或细菌的多样性社区不是一个健康的肠道微生物群的标志在我们的群,但可能提出的各种有害细菌和古菌的过度生长肝癌患者。

    肠道微生物的变化在慢性疾病包括T2D,17炎症性肠病、37 38结直肠adenoma-carcinoma序列32和肝硬化23为每一个疾病是独一无二的。不同的疾病显示相对特征微生物概要文件。19肠道微生物群提出了一个温和的失调,呈现减少butyrate-producing细菌和各种机会的增加病原体T2D患者。17早期肝癌患者在我们的研究中,属瘤胃球菌属,Oscillibacter,Faecalibacterium,四梭状芽胞杆菌和Coprococcus,属于butyrate-producing细菌的家庭39被减少了,而克雷伯氏菌和嗜血杆菌、生产脂多糖(LPS),增加与控制。肠道粘膜的主要能量来源,丁酸盐被认为是基因表达的重要调节器,炎症、分化和细胞凋亡在宿主细胞和细菌的能量代谢中起着关键作用,肠道健康。40因此,减少butyrate-producing细菌可以促进肠道粘膜破坏,从而导致肝癌的发展。有限合伙人发起各种病理生理的增加级联。41高水平的LPS激活NF-κB通路,产生促炎细胞因子(TNF-α,il - 6和il - 1)和导致肝脏炎症和氧化损伤,42从而促进肝癌发展。15值得注意的是,的减少Verrucomicrobia很可能归因于的减少Akkermansia早期肝癌。Akkermansia muciniphila是一种革兰氏阴性厌氧共生体,它使用host-derived黏蛋白作为碳和氮源43部分是由增强粘液生产和促进屏障功能。Akkermansia muciniphila在肥胖和糖尿病有所下降,44 45及其日常管理可以抵消高脂肪的发展食源性肥胖和肠道屏障功能障碍。44Plovier等进一步表明,纯化膜蛋白Akkermansia muciniphila或巴氏杀菌细菌提高新陈代谢在肥胖和糖尿病的老鼠。46恢复ethanol-inducedAkkermansia muciniphila损耗改善酒精性肝病。47简而言之,减少细菌保护肠黏膜屏障功能(butyrate-producing细菌,Akkermansia等等),增加LPS-producing细菌在肝癌早期,共同导致了肝癌的发展。这些数据暗示改变肠道微生物群可能代表一个潜在的目标监控和防止肝癌发展gut-microbiota-liver轴。

    我们演示了特征的改变肠道微生物群在一个大型临床早期肝癌,说明至关重要的细菌可能有助于肝癌发展的候选人,确定特定微生物标记和验证他们的诊断效能的三个军团从三个不同的地区。因此,我们建议,肠道microbiota-targeted生物标记物可能成为肝癌的早期诊断的潜在非侵入性的工具。系统调查的主要细菌属或物种通过宏基因组测序可能会进一步提高肝癌的诊断价值。微生物标记和当前使用的诊断方法的结合可能会进一步HCC人群受益。肠道微生物标记的验证在更大的群体来自不同的种族人群或不同国家可能会进一步促进肝癌诊断的有效性和稳定性。最终目标是确定粪便微生物标记,并有很强的检测肝癌早期诊断能力,这可能进一步实现早期诊断和早期治疗肝细胞癌。

    确认

    我们感谢南秦博士和Zhongwen吴(第一附属医院、医学院、浙江大学),胡安Li博士和Qingmiao史(郑州大学第一附属医院)帮助在样本收集和感谢支博士任(上海Itechgene科技有限公司,中国)Miseq测序。我们还要感谢从第一附属医院临床医生,医学院的浙江大学,郑州大学第一附属医院和新疆医科大学第一附属医院。我们也感谢慷慨的自愿受试者参加这项研究。

    引用

    1. ↵
      2. El-Serag乙肝,
      3. 坎瓦尔F
      。在美国流行病学的肝细胞癌:我们在哪里?我们去哪里?肝脏病学2014年;60:1767年- - - - - -75年。doi: 10.1002 / hep.27222
      OpenUrl CrossRef PubMed
    2. ↵
      2. 余LX,
      3. 施瓦贝射频
      。肠道微生物与肝癌:机制和临床翻译。Nat牧师杂志2017年;14。doi: 10.1038 / nrgastro.2017.72
    3. ↵
      2. 西格尔RL,
      3. 米勒KD,
      4. Jemal一个
      。癌症统计数据,2017年。CA癌症中国2017年;67年:7- - - - - -30.。doi: 10.3322 / caac.21387
      OpenUrl CrossRef PubMed
    4. ↵
      2. 陈W,
      3. 郑R,
      4. BaadePD,等
      。在2015年,中国癌症统计数据。CA癌症中国2016年;66年:115年- - - - - -32。doi: 10.3322 / caac.21338
      OpenUrl CrossRef PubMed
    5. ↵
      2. FerlayJ,
      3. Soerjomataram我,
      4. 德里R,等
      。全球癌症发病率和死亡率:2012年GLOBOCAN来源、方法和主要模式。Int J癌症2015年;136年:E359- - - - - -E386。doi: 10.1002 / ijc.29210
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    6. ↵
      2. 小林T,
      3. AikataH,
      4. 小林T,等
      。肝细胞癌的早期复发患者预后不良。肝胆的Pancreat说Int2017年;16:279年- - - - - -88年。doi: 10.1016 / s1499 - 3872 (16) 60181 - 9
      OpenUrl
    7. ↵
      2. EckburgPB,
      3. Bik新兴市场,
      4. 伯恩斯坦CN,等
      。人类肠道微生物菌群的多样性。科学2005年;308年:1635年- - - - - -8。doi: 10.1126 / science.1110591
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    8. ↵
      2. Nenci一个,
      3. 贝克尔C,
      4. Wullaert一个,等
      。上皮NEMO链接先天免疫慢性肠道炎症。自然2007年;446年:557年- - - - - -61年。doi: 10.1038 / nature05698
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    9. ↵
      2. CaniPD,
      3. Delzenne纳米
      。肠道微生物群的作用在能量代谢和代谢性疾病。咕咕叫制药Des2009年;15:1546年- - - - - -58。doi: 10.2174 / 138161209788168164
      OpenUrl CrossRef PubMed
    10. ↵
      2. 莱伊再保险,
      3. 彼得森达,
      4. 戈登霁
      。生态与进化力量塑造在人类肠道微生物多样性。细胞2006年;124年:837年- - - - - -48。doi: 10.1016 / j.cell.2006.02.017
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    11. ↵
      2. BackhedF,
      3. 莱伊再保险,
      4. 松嫩堡莱托,等
      。Host-bacterial共生在人类肠道。科学2005年;307年:1915年- - - - - -20.。doi: 10.1126 / science.1104816
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    12. ↵
      2. ChassaingB,
      3. Etienne-Mesminl,
      4. Gewirtz在
      。Microbiota-liver轴在肝脏疾病。肝脏病学2014年;59:328年- - - - - -39。doi: 10.1002 / hep.26494
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    13. ↵
      2. 沈F,
      3. 郑理查德·道金斯,
      4. 唱ydF4y2BaXQ,等
      。非酒精脂肪肝患者的肠道微生物群失调疾病。肝胆的Pancreat说Int2017年;16:375年- - - - - -81年。doi: 10.1016 / s1499 - 3872 (17) 60019 - 5
      OpenUrl CrossRef
    14. ↵
      2. 巴贾杰JS,
      3. HeumanDM,
      4. HylemonPB,等
      。改变的人类肠道微生物组与肝硬化及其并发症有关。J乙醇2014年;60:940年- - - - - -7。doi: 10.1016 / j.jhep.2013.12.019
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    15. ↵
      2. DapitoDH,
      3. Mencin一个,
      4. Gwak孔侑,等
      。促进肠道菌群与TLR4肝细胞癌。癌症细胞2012年;21:504年- - - - - -16。doi: 10.1016 / j.ccr.2012.02.007
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    16. ↵
      2. SchnablB,
      3. 布伦纳达
      。肠道微生物之间的相互作用和肝脏疾病。胃肠病学2014年;146年:1513年- - - - - -24。doi: 10.1053 / j.gastro.2014.01.020
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    17. ↵
      2. 秦J,
      3. 李Y,
      4. 蔡Z,等
      。metagenome-wide协会研究肠道微生物群的2型糖尿病。自然2012年;490年:55- - - - - -60。doi: 10.1038 / nature11450
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    18. ↵
      2. 余J,
      3. 冯问,
      4. 黄上海,等
      。的粪便微生物宏基因组分析工具对目标非侵入性结直肠癌的生物标志物。肠道2017年;66年:70年- - - - - -8。doi: 10.1136 / gutjnl - 2015 - 309800
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    19. ↵
      2. 秦N,
      3. 杨F,
      4. 李一个,等
      。改变人类肠道微生物组的肝硬化。自然2014年;513年:59- - - - - -64年。doi: 10.1038 / nature13568
      OpenUrl CrossRef PubMed
    20. ↵
      2. 任Z,
      3. 江J,
      4. 谢H,等
      。肠道微生物的概要分析MiSeq测序的胰脏癌患者在中国。Oncotarget2017年;8。doi: 10.18632 / oncotarget.18820
    21. ↵
      2. 佩佩女士,
      3. 冯Z,
      4. 琼斯H,等
      。关键的评估一个生物标志物用于分类或预测的准确性:研究设计标准。中华肿瘤杂志2008年;One hundred.:1432年- - - - - -8。doi: 10.1093 / jnci / djn326
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    22. ↵
      2. 任Z,
      3. 江J,
      4. 陆H,等
      。肠道微生物变化可以预测在大鼠肝移植后早期急性排斥反应。移植2014年;98年:844年- - - - - -52。doi: 10.1097 / TP.0000000000000334
      OpenUrl
    23. ↵
      2. 陈Y,
      3. 杨F,
      4. 陆H,等
      。肝硬化患者的粪便微生物群落的特征。肝脏病学2011年;54:562年- - - - - -72年。doi: 10.1002 / hep.24423
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    24. ↵
      2. VandeputteD,
      3. KathagenG,
      4. D 'hoeK,等
      。定量微生物分析链接肠道微生物负载社会变化。自然2017年;551年:507年- - - - - -11。doi: 10.1038 / nature24460
      OpenUrl CrossRef
    25. ↵
      2. 埃德加钢筋混凝土
      。UPARSE:高精度OTU从微生物扩增子序列读取。Nat方法2013年;10:996年- - - - - -8。doi: 10.1038 / nmeth.2604
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    26. ↵
      2. 王问,
      3. 嘉里蒂通用汽车,
      4. TiedjeJM,等
      。核糖体rna序列的朴素贝叶斯分类器的快速分配到新的细菌分类。:环境Microbiol2007年;73年:5261年- - - - - -7。doi: 10.1128 / AEM.00062-07
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    27. ↵
      2. OksanenJ,
      3. 睡衣成品,
      4. Kindt说道R,等
      。分类方法,多样性分析和其他功能为社区和植被生态学家。05-26版。素食主义者:社区生态包,2015年。
    28. ↵
      2. McMurdiePJ,
      3. 福尔摩斯年代
      。phyloseq: R包可再生的交互式分析微生物人口普查数据和图形。《公共科学图书馆•综合》2013年;8:e61217。doi: 10.1371 / journal.pone.0061217
    29. ↵
      2. SegataN,
      3. 伊泽德J,
      4. 沃尔德伦l,等
      。宏基因组生物标志物的发现和解释。基因组医学杂志2011年;12:R60。doi: 10.1186 / gb - 2011 - 12 - 6 - r60
      OpenUrl CrossRef PubMed
    30. ↵
      2. 凌Z,
      3. 刘X,
      4. 贾X,等
      。梭状芽胞杆菌感染不同的产毒素的菌株的影响在儿童粪便微生物群。Sci代表2014年;4:7485年。doi: 10.1038 / srep07485
      OpenUrl CrossRef PubMed
    31. ↵
      2. 邱l,
      3. 王K,
      4. 长W,等
      。比较评估的影响人类对土壤的影响Cd浓度逐步线性回归的基础上,分类和回归树,随机森林模型。《公共科学图书馆•综合》2016年;11:e0151131。doi: 10.1371 / journal.pone.0151131
    32. ↵
      2. 冯问,
      3. 梁年代,
      4. 贾H,等
      。肠道微生物发展沿着结肠直肠adenoma-carcinoma序列。Nat Commun2015年;6:6528年。doi: 10.1038 / ncomms7528
      OpenUrl CrossRef PubMed
    33. ↵
      2. VandeputteD,
      3. FalonyG,
      4. Vieira-Silva年代,等
      。粪便一致性与肠道微生物群的丰富性和组成密切相关,菌群和细菌的增长速度。肠道2016年;65年:57- - - - - -62年。doi: 10.1136 / gutjnl - 2015 - 309618
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    34. ↵
      2. VandeputteD,
      3. FalonyG,
      4. D 'hoeK,等
      。水分活度不塑造人类结肠微生物群。肠道2017年;66年:1865年- - - - - -6。doi: 10.1136 / gutjnl - 2016 - 313530
      OpenUrl 免费的全文
    35. ↵
      2. Zackular摩根大通,
      3. 罗杰斯马,
      4. 鲁芬,太,等
      。人类肠道微生物作为结直肠癌的筛查工具。癌症Prev Res2014年;7:1112年- - - - - -21。doi: 10.1158 / 1940 - 6207. - capr - 14 - 0129
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    36. ↵
      2. 李J,
      3. 唱CY,
      4. 李N,等
      。益生菌调节肠道微生物群抑制肝癌小鼠的增长。《美国国家科学院刊年代2016年;113年:E1306- - - - - -15。doi: 10.1073 / pnas.1518189113
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    37. ↵
      2. Greenblum年代,
      3. 恩伯PJ,
      4. 伯伦斯坦E
      。宏基因组系统生物学的人类肠道微生物组显示拓扑变化与肥胖和炎症性肠病有关。《美国国家科学院刊年代2012年;109年:594年- - - - - -9。doi: 10.1073 / pnas.1116053109
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    38. ↵
      2. 裁缝RB
      。微生物影响炎性肠道疾病。胃肠病学2008年;134年:577年- - - - - -94年。doi: 10.1053 / j.gastro.2007.11.059
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    39. ↵
      2. HooperLV,
      3. 徐J,
      4. 福尔克PG,等
      。分子传感器,允许肠道共生的控制其在竞争生态系统营养基础。《美国国家科学院刊年代1999年;96年:9833年- - - - - -8。doi: 10.1073 / pnas.96.17.9833
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    40. ↵
      2. 路易P,
      3. 弗林特沪江
      。butyrate-producing细菌的多样性、新陈代谢和微生物生态学从人类的大肠。《列托人2009年;294年:1- - - - - -8。doi: 10.1111 / j.1574-6968.2009.01514.x
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    41. ↵
      2. 夯击N,
      3. DettmerR,
      4. 施罗德西北,等
      。LPS-binding蛋白质保护小鼠免受脓毒性休克由有限合伙人或革兰氏阴性细菌引起的。中国投资1998年;101年:2065年- - - - - -71年。doi: 10.1172 / JCI2338
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    42. ↵
      2. Darnaud米,
      3. 费佛副检察官J,
      4. MoniauxN
      。针对肠道菌群,防止肝细胞癌的进展。J乙醇2013年;58:385年- - - - - -7。doi: 10.1016 / j.jhep.2012.08.019
      OpenUrl
    43. ↵
      2. Derrien米,
      3. 沃恩EE,
      4. Plugge厘米,等
      。sp. Akkermansia muciniphila将军11月,11月,人类肠道mucin-degrading细菌。Int J系统另一个星球Microbiol2004年;54(Pt 5):1469年- - - - - -76年。doi: 10.1099 / ijs.0.02873-0
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    44. ↵
      2. 埃弗拉德一个,
      3. 茨C,
      4. 吉尔茨l,等
      。相互之间Akkermansia muciniphila和肠道上皮细胞控制食源性肥胖。《美国国家科学院刊年代2013年;110年:9066年- - - - - -71年。doi: 10.1073 / pnas.1219451110
      OpenUrl 文摘/免费的全文
    45. ↵
      2. 勒夏特列原理E,
      3. 尼尔森T,
      4. 秦J,等
      。丰富的人类肠道微生物与代谢标记。自然2013年;500年:541年- - - - - -6。doi: 10.1038 / nature12506
      OpenUrl CrossRef PubMed 网络的科学
    46. ↵
      2. PlovierH,
      3. 埃弗拉德一个,
      4. DruartC,等
      。纯化膜蛋白从Akkermansia muciniphila或巴氏杆菌改善肥胖和糖尿病老鼠的新陈代谢。Nat地中海2017年;23:107年- - - - - -13。doi: 10.1038 / nm.4236
      OpenUrl CrossRef PubMed
    47. ↵
      2. 大的C,
      3. 阿道夫TE,
      4. 维塞尔V,等
      。恢复ethanol-inducedAkkermansia muciniphila损耗改善酒精性肝病。肠道2018年;67年:891年- - - - - -901年。doi: 10.1136 / gutjnl - 2016 - 313432
      OpenUrl 文摘/免费的全文

    脚注

    • 锆、AL、JJ, LZ和ZY同样起到了推波助澜的作用。

    • 贡献者研究概念和设计:深圳,我和QK。收购数据:锆、JJ, LZ, ZY,霍奇金淋巴瘤,XC, RZ, SX,赫兹,XC和GC。数据的分析和解释:艾尔,LS和RS。技术和材料支持:LZ, HX、ZY和HW。起草的手稿:锆、GC和杰。

    • 资金这项研究是由来自中国国家科技重大项目的拨款(2017 zx10301201 zx10203205和2018年),中国国家自然科学基金委创新研究群体(81721091),国家自然科学基金(81600506、81600506、81702757、81702757),中国国家自然科学基金重大项目(91542205)和中国博士后科学基金会(2017464和2017464),在国家重点实验室开放项目的诊断和治疗传染病(2015 kf03),浙江省自然科学基金(LY15H160033)、浙江省卫生部门计划(2014 kyb081和2017 ky322),青年创新基金的郑州大学第一附属医院(YNQN2017032和YNQN2017031),郑州大学第一附属医院的联合研究基金和大连化学物理研究所、中国科学院(RZG和SRR)。

    • 免责声明的资金来源没有参与这项研究的设计在其执行过程中也没有任何角色,分析,数据解释或决定提交结果。

    • 相互竞争的利益没有宣布。

    • 病人的同意获得的。

    • 伦理批准本研究机构审查委员会批准的第一附属医院、医学院、浙江大学(2014 - 334),郑州大学第一附属医院(2017 - xy - 002)和新疆医科大学第一附属医院。这项研究是符合赫尔辛基宣言和规则执行良好的临床实践。所有参与者签署书面知情同意后,研究协议完全解释道。

    • 出处和同行评议不是委托;外部同行评议。

    • 数据共享声明所有样本的原始Illumina公司读数据存入欧洲生物信息学研究所欧洲核苷酸存档数据库下加入PRJEB8708数量。