利用基因组规模分析揭示微生物、代谢物和膳食化合物之间的相互作用

《Microbiome》：Revealing interactions between microbes, metabolites, and dietary compounds using genome-scale analysis

肠道微生物组代谢网络分析揭示不同属间代谢物种类差异达四倍，同属物种代谢相似度高达97.5%。研究提出基于代谢网络筛选特定菌群靶向的膳食成分新方法，为精准营养干预提供新策略。

　　

摘要

背景

肠道微生物组在预测饮食反应和制定个性化饮食建议方面的作用日益受到重视。然而，我们仍然缺乏关于哪些肠道微生物能够代谢特定饮食化合物的全面、基于基因组的见解。

结果

在这里，我们利用从注释详尽的微生物基因组构建的代谢网络来描述微生物与代谢物之间的潜在相互作用，特别关注微生物与饮食化合物之间的相互作用。我们发现，在不同属的微生物基因组规模代谢网络中，代谢物和饮食化合物的数量存在显著差异，大约有四倍的变异；而同一属内的物种则表现出较高的代谢相似性（代谢网络度数的平均变异系数 \(\overline{CV }\) 分别为0.023（代谢物）和0.015（饮食化合物）。我们发现，能够利用某种代谢物的物种数量差异很大，从1种到818种不等；有些代谢物被大量物种使用（1390种代谢物中有211种被95%以上的物种使用），而另一些代谢物仅被少数物种使用（435种代谢物被不到5%的物种使用）。通过一项纵向微生物组研究，我们观察到具有相似代谢能力的微生物类群的丰度往往呈正相关，并且肠道微生物组处理饮食化合物的能力在功能上是稳定的。最后，我们提出了一种基于网络的方法来识别仅与不超过10种微生物物种相关的饮食化合物，为结合饮食化合物及其相关微生物物种以设计合生制剂提供了一种新策略。

结论

我们的结果定量揭示了肠道微生物代谢的大规模变异和冗余性，并确定了仅与少数微生物物种相关的饮食化合物。这些发现有助于更好地理解微生物-代谢物相互作用，并为基于微生物组的健康干预措施的设计提供了理论基础。

视频摘要

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