跳到主要内容

感谢您访问nature.com。您使用的浏览器版本对CSS的支持有限。为了获得最佳体验，我们建议您使用更最新的浏览器(或关闭Internet Explorer的兼容性模式)。与此同时，为了确保继续支持，我们在显示站点时不使用样式和JavaScript。

解开2型糖尿病和二甲双胍在人类肠道菌群中的治疗特征

自然体积528，页面262 - 266 (2015）引用这篇文章

主题

一个应改正的错误本文发表于2017年5月4日

摘要

近年来，已报道了几种常见的慢性人类疾病与改变的肠道微生物组组成和功能之间的联系1，2．在大多数这些报告中，治疗方案没有进行控制，因此，各种药物对菌群的影响可能会混淆结论，这可能会掩盖微生物原因、保护因素或诊断相关信号。我们的研究针对2型糖尿病(T2D)患者肠道菌群中的疾病和药物特征。此前两项针对T2D患者的定量肠道宏基因组学研究在治疗未分层的情况下，就其相关的肠道微生物失调得出了不同的结论3.，4．在这里，我们使用784个可用的人类肠道宏基因组，展示了抗糖尿病药物如何混淆这些结果，并详细分析了最广泛使用的抗糖尿病药物二甲双胍的效果。我们为二甲双胍的治疗效果通过短链脂肪酸产生的微生物介导机制提供了支持，也为已知的肠道不良反应背后的潜在微生物介导机制提供了支持埃希氏杆菌属物种。在控制二甲双胍治疗的情况下，我们报告了T2D中肠道微生物组转移的统一特征，即产生丁酸盐的类群减少3.，4．这些进而导致功能性微生物群的转移，而二甲双胍诱导的变化在一定程度上缓解了这种转移。总的来说，目前的研究强调需要将特定人类疾病的肠道菌群特征从药物的肠道菌群特征中分离出来。

这是订阅内容的预览，通过你的机构获取

相关的文章

引用本文的开放存取文章。

访问选项

买条

在ReadCube上获得时间限制或全文访问权限。

32.00美元

买

所有价格均为净价格。

图1:二甲双胍治疗可混淆2型糖尿病。
图2:二甲双胍未使用的T2D和T1D的肠道微生物群特征。
图3:二甲双胍对人体肠道菌群的影响。

加入代码

主要登记入册

欧洲核苷酸存档

顺序读取存档

存款数据

在Sequence Read Archive中可以找到本研究中使用的所有样本的原始核苷酸数据(登录号:SRA045646而且SRA050230， CHN样本)和欧洲核苷酸档案(登录号:ERP002469,我们样品;ERA000116，ERP003612，ERP002061而且ERP004605磁流体动力样本)。

参考文献

  1. 许瑞娜，高洁，杨，健康和疾病中的肠道微生物群。咕咕叫。当今。杂志。3169 - 75 (2015)

    中科院PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  2. Cho I. & Blaser, M. J.人类微生物组:在健康和疾病的界面。自然启麝猫。13260 - 270 (2012)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  3. 秦杰等。2型糖尿病患者肠道菌群的宏基因组相关性研究。自然490则高达55 - (2012)

    广告中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  4. Karlsson, F. H.等。欧洲葡萄糖控制正常、受损和糖尿病妇女的肠道宏基因组。自然49899 - 103 (2013)

    广告中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  5. Schellenberg, E. S, Dryden, D. M, Vandermeer, B.， Ha, C.和Korownyk, C.对2型糖尿病患者和有风险患者的生活方式干预:一项系统综述和元分析。安。实习生。地中海。159543 - 551 (2013)

    PubMed文章谷歌学术搜索

  6. 拉森等人。2型糖尿病成人肠道菌群与非糖尿病成人不同。《公共科学图书馆•综合》5e9085 (2010)

    广告PubMed公共医学中心文章中科院谷歌学术搜索

  7. 张旭，等。人肠道菌群的变化揭示了葡萄糖不耐受的进展。《公共科学图书馆•综合》8e71108 (2013)

    广告中科院PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  8. 德沃斯，W. M. & Nieuwdorp .基因组学:肠道预测。自然49849 (2013)

    广告中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  9. metformin对糖尿病和癌症的作用模式和临床意义。Nat。启性．10143 - 156 (2014)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  10. Shin, N. R.等。增加了Akkermansia二甲双胍治疗诱导的spp群体改善饮食诱导的肥胖小鼠的葡萄糖稳态。肠道63727 - 735 (2014)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  11. 纳波利塔诺等人。二甲双胍在2型糖尿病患者中的肠道新药理学。《公共科学图书馆•综合》9e100778 (2014)

    广告PubMed公共医学中心文章中科院谷歌学术搜索

  12. 勒夏特列等人。人肠道菌群丰富度与代谢标志物相关。自然500541 - 546 (2013)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  13. 佐藤，J.等。日本2型糖尿病患者血液中肠道失调和“活肠道细菌”的检测。糖尿病护理372343 - 2350 (2014)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  14. 卡布雷罗，F.等。二甲双胍延缓衰老秀丽隐杆线虫通过改变微生物的叶酸和蛋氨酸代谢。细胞153228 - 239 (2013)

    中科院PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  15. Gerritsen, J.等。描述的Romboutsia ilealisGen. nov.， sp. nov.，从大鼠胃肠道分离得到，并对该属五个近缘成员重新分类的建议梭状芽胞杆菌在属Romboutsia11月,将军Intestinibacter11月,将军Terrisporobacter11月,将军Asaccharospora11月。Int。j .系统。另一个星球。Microbiol。641600 - 1616 (2014)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  16. 宋玉玲，刘春霞，麦提格，夏曼宁，P.，菲戈德，S. M。bartlettii梭状芽胞杆菌Sp. nov，从人类粪便中分离出来。厌氧生物10179 - 184 (2004)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  17. 梅瑟里，崔维西，P，西蒙乔瓦尼，A，普利里，D. &波西，P.对肠毒素原性的影响大肠杆菌观察饲粮色氨酸对健康幼猪肠道菌群多样性的影响。兽医。Microbiol。162173 - 179 (2013)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  18. 蔡zyzyk, A.， Tawecki, J.， Sadowski, J.， Ponikowska, I. & Szczepanik, Z.双胍类化合物对葡萄糖肠道吸收的影响。糖尿病17492 - 498 (1968)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  19. 温特，s.e.等。寄主源性硝酸盐促进植物生长大肠杆菌在发炎的肠道里。科学339708 - 711 (2013)

    广告中科院PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  20. Everard, A.等。相互之间的Akkermansia muciniphila肠上皮细胞控制饮食诱导的肥胖。美国国家科学院学报。美国1109066 - 9071 (2013)

    广告中科院PubMed文章公共医学中心谷歌学术搜索

  21. 李洪华，高晓明，李晓明。二甲双胍对代谢改善和肠道菌群的影响。达成。环绕。Microbiol。805935 - 5943 (2014)

    PubMed公共医学中心文章中科院谷歌学术搜索

  22. De Vadder, F.等人。微生物群产生的代谢物通过肠道-大脑神经回路促进代谢效益。细胞15684 - 96 (2014)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  23. 克罗塞等人。大鼠小肠是胰岛素敏感的糖异生器官。糖尿病50740 - 746 (2001)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  24. Jørgensen, T.等。预防缺血性心脏病的随机非药物干预研究:基线结果欧元。j . Cardiovasc。上一页。Rehabil。10377 - 386 (2003)

    PubMed文章谷歌学术搜索

  25. 谁。的定义,糖尿病及其并发症的诊断与分型。第一部分:糖尿病的诊断和分类．报告没有。WHO/NCD/NCS/99.2(世界卫生组织，1999年)

  26. 李，J.等。人类肠道微生物菌群中参考基因的综合目录。生物科技自然》。32834 - 841 (2014)

    中科院文章谷歌学术搜索

  27. Kultima, J. R.等。MOCAT:宏基因组组装和基因预测工具包。《公共科学图书馆•综合》7e47656 (2012)

    广告PubMed公共医学中心文章中科院谷歌学术搜索

  28. Cd-hit:用于聚类和比较大量蛋白质或核苷酸序列的快速程序。生物信息学221658 - 1659 (2006)

    中科院PubMed谷歌学术搜索

  29. Arumugam, M.， Harrington, E. D. Foerstner, K. U.， Raes, J. & Bork, P. SmashCommunity:宏基因组注释和分析工具。生物信息学262977 - 2978 (2010)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  30. Kanehisa等人。KEGG将基因组与生命和环境联系起来。核酸Res。36D480-D484 (2008)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  31. Powell, S. et al. eggNOG v3.0:在41个不同的分类学范围涵盖1133个生物的同源类群。核酸Res。40D284-D289 (2012)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  32. Sunagawa, S.等。使用通用系统发育标记基因的宏基因组物种分析。自然方法101196 - 1199 (2013)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  33. Sunagawa, S.等。全球海洋微生物群的结构和功能。科学348, (2015)

  34. 尼尔森，H. B.等。在不使用参考基因组的情况下识别和组装复杂宏基因组样本中的基因组和遗传元素。生物科技自然》。32822 - 828 (2014)

    中科院文章谷歌学术搜索

  35. Hildebrand, F.等。LotuS:一个高效的、用户友好的OTU处理管道。微生物组2, 30 (2014)

    PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  36. 埃德加，R. C. UPARSE:从微生物扩增子读取的高度精确的OTU序列。自然方法10996 - 998 (2013)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  37. 埃德加，R. C.等。UCHIME提高了嵌合体检测的灵敏度和速度。生物信息学272194 - 2200 (2011)

    中科院PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  38. FLASH:短读的快速长度调整以改善基因组组装。生物信息学272957 - 2963 (2011)

    PubMed公共医学中心文章中科院谷歌学术搜索

  39. Quast, C.等。SILVA核糖体RNA基因数据库项目:改进的数据处理和基于网络的工具。核酸Res。41D590-D596 (2013)

    中科院文章PubMed谷歌学术搜索

  40. 马登,t .NCBI手册(互联网)．(编，McEntyre J. & Ostell J.)Ch。16(国家生物技术信息中心，2002)http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21097/

  41. 控制错误发现率:多重测试的一种实用而强大的方法。J. R.统计社会爵士。Stat Soc。．57289 - 300 (1995)

    MathSciNet数学谷歌学术搜索

  42. 霍桑，霍尼克，K, van de Wiel, M. A. & Zeileis, A.条件推理的乐高系统。点。统计。60257 - 263 (2006)

    MathSciNet文章谷歌学术搜索

  43. Dixon, P. VEGAN，一个社区生态的R函数包。j .蔬菜。科学。14927 - 930 (2003)

    文章谷歌学术搜索

  44. 韦翰H。数据分析的优雅图形．(施普林格,2009)

  45. 一种新的非参数多元方差分析方法。南国。生态。2632-46 (2001)

    谷歌学术搜索

  46. 弗里德曼，J.等。基于坐标下降的广义线性模型正则化路径。Softw j . Stat。3322页(2010)

    文章PubMed公共医学中心谷歌学术搜索

  47. 阿贝尔，T.， Helleputte, T.， Van de Peer, Y.， Dupont, P. & sayys, Y.用综合特征选择方法进行癌症诊断的生物标志物识别。生物信息学26392 - 398 (2010)

    中科院PubMed文章谷歌学术搜索

  48. Hildebrand, F.等。豚鼠肠道宏基因组的比较分析(Cavia porcellus)和人类(智人)．BMC基因组学13514 (2012)

    PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  49. Hildebrand, F.等。炎症相关的肠道型、宿主基因型、笼子和个体间效应驱动普通实验室小鼠肠道菌群的变化。基因组医学杂志。14R4 (2013)

    PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索

  50. Haraldsdóttir, J.等。Portionsstorleker - Nordiska标准portioner av mat och livsmedel(诺Ministerrad, 1998)

  51. Biltoft-Jensen等人。Danskernes kostvaner 2000 - 2002．DFVF第11号出版物(Danmarks Fødevareforskning, Afdeling for Ernæring, 2005)

  52. Møller, A.等。Fødevaredatabanken 5.0版。Fødevareinformatik, Institut for Fødevaresikkerhed og Ernæring, Fødevaredirektoratethttp://www.foodcomp.dk(2002)

  53. 劳里岑,j . FoodCalc。www.ibt.ku.dk jesper / FoodCalc /(2004)

下载参考

确认

作者要感谢A. Forman、T. Lorentzen、B. Andreasen、G. J. Klavsen和M. J. Nielsen的技术援助，以及T. F. Toldsted和G. Lademann的管理援助。感谢J. Nielsen和F. Bäckhed在发表前提供T2D宏基因组数据和二甲双胍治疗情况4．感谢V. Benes和海德堡EMBL的GeneCore设施在二甲双胍签名验证实验方面的协助，也感谢Y. Yuan在计算机基础设施方面的协助。本研究获得了欧洲共同体第七框架计划(FP7/2007-2013)的资助:MetaHIT，拨款协议health - f1 -2007-201052, MetaCardis，拨款协议HEALTH-2012-305312，国际人类微生物组标准，拨款协议HEALTH-2010-261376，以及Metagenopolis拨款协议ANR-11-DPBS-0001，欧洲研究理事会癌症生物组项目，合同号268985，以及欧盟HORIZON 2020项目，根据Marie skodowska - curie拨款协议600375。额外的资金来自Lundbeck基金会应用医学基因组学在个性化疾病预测、预防和护理中心(LuCamp，http://www.lucamp.org)、诺和诺德基金会(批准NNF14CC0001)和欧洲分子生物学实验室(EMBL)。诺和诺德基金会基础代谢研究中心是哥本哈根大学的一个独立研究中心，部分资金由诺和诺德基金会(http://www.metabol.ku.dk)．验证实验的额外资金由丹麦创新基金通过MicrobDiab项目提供。

作者信息

作者指出

  1. Kristoffer Forslund, Falk Hildebrand, Trine Nielsen, Gwen Falony和Emmanuelle Le Chatelier:这些作者对这项工作做出了同样的贡献。

作者和联系

  1. 欧洲分子生物学实验室，结构与计算生物学研究室，德国海德堡69117

    Kristoffer Forslund, Falk Hildebrand, Shinichi Sunagawa, Anita Yvonne Voigt, Rajna Hercog, Paul Igor Costea, Jens Roat Kultima & Peer Bork

  2. 比利时鲁汶大学疾病生物学中心，鲁汶，3000

    福尔克·希尔德布兰德，格温·法洛尼，萨拉·维埃拉-席尔瓦和杰罗恩·雷斯

  3. 布鲁塞尔自由大学生物科学工程系，比利时布鲁塞尔1040

    福尔克·希尔德布兰德和杰伦·雷斯

  4. 哥本哈根大学健康和医学科学学院诺和诺德基金会基础代谢研究中心，丹麦哥本哈根，2200

    Trine Nielsen, Manimozhiyan Arumugam, Henrik Vestergaard, Torben Hansen & Oluf Pedersen

  5. 比利时鲁汶卡索列克大学瑞加医学研究所微生物学和免疫学系分子细菌学实验室，鲁汶，3000

    格温·法洛尼，萨拉·维埃拉-席尔瓦和杰伦·雷斯

  6. MICALIS，法国国立农业研究所，Jouy en Josas, 78352

    艾曼纽埃尔·勒夏特列，艾迪·普里夫蒂，弗洛伦斯·莱维内斯，Joël多尔& S. Dusko Ehrlich

  7. Metagenopolis，国立农业研究所，Jouy en Josas, 78352，法国

    艾曼纽埃尔·勒夏特列，艾迪·普里夫蒂，弗洛伦斯·莱维内斯，Joël多尔& S. Dusko Ehrlich

  8. 心脏代谢和营养研究所，巴黎，75013，法国

    Edi Prifti

  9. 丹麦技术大学系统生物系，生物序列分析中心，康根斯林比，2800，丹麦

    Valborg Gudmundsdottir, Helle Krogh Pedersen, H. Bjørn Nielsen & Søren Brunak

  10. 哥本哈根大学生物系，丹麦哥本哈根，2100

    Karsten Kristiansen & Jun Wang

  11. 德国海德堡大学医院病理学研究所应用肿瘤生物学系，德国海德堡69120

    安妮塔伊冯·沃伊特

  12. 分子医学合作单位，海德堡大学和欧洲分子生物学实验室，德国海德堡69120

    Anita Yvonne Voigt & Peer Bork

  13. 华大基因深圳研究院，广东深圳518083

    李俊华，王军

  14. 预防和健康研究中心，丹麦首都大区，2600，丹麦格洛斯特鲁普

    托本Jørgensen

  15. 哥本哈根大学卫生和医学科学学院公共卫生系，丹麦哥本哈根，2600

    托本Jørgensen

  16. 奥尔堡大学医学院，奥尔堡，9100，丹麦

    托本Jørgensen

  17. 哥本哈根大学健康与医学科学学院，诺和诺德基金会蛋白质研究中心，疾病系统生物学，丹麦哥本哈根，2200

    Søren椰子饼

  18. 南丹麦大学健康科学系，欧登塞，5000，丹麦

    托本汉森

  19. 阿卜杜勒阿齐兹国王大学遗传疾病卓越研究中心，沙特阿拉伯吉达，80205

    6月王

  20. 澳门科技大学，中国澳门，氹仔

    6月王

  21. 香港大学医学系及药物生物技术国家重点实验室，香港

    6月王

  22. 宿主-微生物组相互作用中心，牙科研究所中心办公室，伦敦国王学院盖伊医院，伦敦se19 9RT，英国，

    美国Dusko埃利希

  23. 马克斯Delbrück分子医学中心，柏林，13125，德国

    博克同行

  24. 德国维尔茨堡大学生物信息系，97074,Würzburg

    博克同行

作者
  1. 克里斯汀Forslund
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  2. 福尔克希尔德布兰德
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  3. 三倍的尼尔森
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  4. 格温Falony
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  5. Emmanuelle勒夏特列原理
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  6. Shinichi Sunagawa
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  7. Edi Prifti
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  8. 莎拉Vieira-Silva
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  9. Valborg Gudmundsdottir
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  10. 彼得森赫勒克罗
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  11. Manimozhiyan Arumugam
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  12. 卡斯滕Kristiansen
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  13. 安妮塔伊冯·沃伊特
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  14. Henrik Vestergaard
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  15. 劳伊娜Hercog
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  16. 保罗Igor Costea
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  17. Jens Roat Kultima
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  18. Junhua李
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  19. 托本Jørgensen
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  20. 佛罗伦萨Levenez
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  21. 乔尔·多尔
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  22. h . Bjørn尼尔森
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  23. Søren椰子饼
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  24. 珀斯Raes
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  25. 托本汉森
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  26. 6月王
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  27. 美国Dusko埃利希
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  28. 博克同行
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

  29. 彼得森Oluf
    看来作者出版物

    您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索

财团

MetaHIT财团

贡献

O.P, s.d.e和P.B.设计了这个项目，设计了研究方案并监督了项目的所有阶段。t.n.， t.h.， t.j.， h.v.， J.L.和O.P.进行了患者表型和临床数据分析。T.N.和F.L.进行了样本采集和DNA提取。J.D.负责DNA提取，j.w.， K.K.负责DNA测序和基因分析，A.Y.V.和R.H.负责额外的微生物DNA提取和扩增子测序。J.R, H.B.N, S.B, S.D.E, P.B.和O.P.设计并监督数据分析。K.f, f.h, g.f, e.l.c, s.s, e.p, s.s - v。，V.G., H.K.P, M.A., P.I.C., J.R.K. and H.B.N performed the data analyses. K.F., F.H., T.N., P.B, S.D.E. and O.P. wrote the paper. All authors contributed to data interpretation, discussions and editing of the paper. All authors are members of the MetaHIT consortium. Additional consortium members contributed to the design and execution of the study.

相应的作者

对应到美国Dusko埃利希，博克同行或彼得森Oluf．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有竞争的经济利益。

额外的信息

控件中显示参与者及其从属关系的列表补充信息．

扩展的数据图和表

图1在模拟数据上验证元分析管道。

一个，作为元分析管道的阳性对照，通过随机重组样本标签从数据中去除真信号。随后，在随机组间进行人工对比，该随机组包含的重组样本数量与T2D二甲双胍+ (n中文= 15,n磁流体动力= 58岁n瑞典文= 20)和T2D二甲双胍−(n中文= 56,n磁流体动力= 17,n瑞典文= 33)样本在每个原始研究子集，使用属Akkermansia作为一个示例特性。随机分配到“二甲双胍治疗组”和“对照组”的样本有他们的Akkermansia属丰度调整以匹配二甲双胍对埃希氏杆菌属这里报告了属的丰度(二甲双胍处理过的样品有非零丰度的可能性约为150%，在现有的地方丰度约为三倍)，同时保留了它们的数据集起源标签。对这些样本应用完整的meta分析管道(研究集阻塞Kruskal-Wallis检验、事后Wilcoxon秩和检验)。Benjamini-Hochberg-correctedP值(罗斯福分数/问值)从二甲双胍对Akkermansia丰度以对数刻度在垂直轴上绘制整个打乱数据集的100个随机化，或不带(左箱图)或带(右箱图)人工Akkermansia数据洗牌后加入二甲双胍信号，去除原始信号。盒状图的边界显示中位数和四分位数，在这个范围之外的点显示为垂直须线和点标记。晶须延伸至1.58×四分位区间/．为便于可视化，绘制了对应于不同误发现率阈值的水平导线。对于随机重新洗牌的数据，没有检测到预期的显著对比，而人工引入的信号被可靠地检测到，大致符合错误发现率本身定义的预期。b，为了调查跟踪的其他药物的统计效力，在每个增加的纳入样本对数量的情况下，对药物和非药物样本进行了5个随机子抽样，并对每个样本重复了整体分析。我们在不同的Benjamini-Hochberg FDR显著性截断点(用不同的颜色表示)上测试了每个属在病例和对照之间的显著差异丰度(Kruskal-Wallis检验和后Wilcoxon秩和检验)。在已知用药情况的样本总数中，相同数目(n)在重复迭代中随机选择服用药物和未服用药物的样本。这个数字n变化到其可能的最大值(在整个数据集中服药或未服药样本的数量中最小)，并显示在x轴。的y轴表示相对于每个截止点的重要特征的数量。误差条表示每组5个随机样本的±1标准差。c，图表显示Intestinibacter而且埃希氏杆菌属中位数和四分位数丰度为箱线图，晶须延伸至1.58×四分位数区间/，以相对于四分位间范围的极端样本作为点标记，并以低于检测阈值(DT)的样本为点标记y= 0, 21个额外T2D二甲双胍+和9个额外T2D二甲双胍−样本。样本类别之间的丰度差异显著(Wilcoxon秩和检验，Benjamini-Hochberg FDR < 0.1)。所有样本中Intestinibacter在30个未处理的样品中有9个出现下降，而在30个二甲双胍处理的样品中有21个出现下降，这与处理下的严重消耗一致;而埃希氏杆菌属处理后的丰度增加，同样与主数据集的观察结果一致。

图2肠道宏基因组样本集之间生理变量和微生物组特征的差异。

中文(n= 368)，丹麦元n= 383)及瑞典语(n= 145)。一个，多个参与者元数据变量在队列之间有显著差异。子选择显示为显示中位数和四分位数的框图，此范围以外的样本显示为点标记和须。晶须延伸至1.58×四分位区间/．b在细菌科水平样品间的布雷-柯蒂斯距离的主坐标分析排序中，来自不同队列的样品之间的明显差异变得明显。这在很大程度上可以用门的分类差异来解释。c，肠道微生物分类单元的箱形图显示了跨样本类别的三个国家亚群在细菌属水平上总结的motu的对数转换读数计数的中位数和四分位数，该范围以外的样本显示为点标记和须。晶须延伸至1.58×四分位区间/．对于所有箱线图，进行显著性差异检验(根据研究来源调整的Kruskal-Wallis检验)P每个图头部显示的值。星号表示分别为每个国家子集进行的测试的统计显著性(***)P< 0.001)。

图3肠道宏基因组的微生物组分类组成比较，特别关注在二甲双胍治疗下某些分类组可能的分类恢复。

T2D二甲双胍−(n= 106)， T2D二甲双胍+ (n= 93)和ND控制(n= 554)。盒图显示了跨样本类别的三个国家子集在细菌属水平上总结的mOTUs的中位数和四分位数对数转换读数计数，该范围以外的样本显示为点标记和须。晶须延伸至1.58×四分位区间/．进行显著性差异检验(根据研究来源调整的Kruskal-Wallis检验)P每个图头部显示的值。星号分别表示每个国家子集测试的统计显著性(*P< 0.05;**P< 0.01;＊＊＊P< 0.001)。

表1方差分析
全尺寸表

补充信息

补充信息

该文件包含补充讨论、补充表1-16的完整图例、补充参考和额外MetaHIT联盟成员列表。(PDF 669 kb)

补充表

此文件包含补充表1-16 -参见补充信息文档的图例。(邮政编码465 kb)

幻灯片

权利和权限

再版和权限

关于这篇文章

通过CrossMark验证货币和真实性

引用这篇文章

福斯特隆德，希尔德布兰，F.尼尔森，T。et al。解开2型糖尿病和二甲双胍在人类肠道菌群中的治疗特征。自然528, 262 - 266(2015)。https://doi.org/10.1038/nature15766

下载引用

  • 收到了：

  • 接受：

  • 发表：

  • 发行日期：

  • DOI：https://doi.org/10.1038/nature15766

进一步的阅读

评论

通过提交评论，您同意遵守我们的条款而且社区指导原则．如果您发现一些滥用或不符合我们的条款或指导方针，请标记为不适当。

搜索

高级搜索

快速链接

自然简报

报名参加自然简报时事通讯——关于科学的重要信息，每天免费发送到您的收件箱。

在你的收件箱里免费获取每日最重要的科学报道。 注册《自然简报》