前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >文献学习--大肠癌中富集的7种细菌是潜在的诊断标记物

文献学习--大肠癌中富集的7种细菌是潜在的诊断标记物

作者头像
用户1075469
发布2020-03-03 13:59:58
5150
发布2020-03-03 13:59:58
举报
文章被收录于专栏:科技记者科技记者

  • ①基于多个国家4个队列的526个宏基因组样本,鉴定出在结直肠癌(CRC)中富集的7个菌种;
  • ②脆弱拟杆菌、具核梭杆菌、不解糖卟啉单胞菌、微小小单胞菌、中间普雷沃菌、芬氏别样杆菌、食氨基酸热厌氧弧菌;
  • ③用这7个菌种可在不同人群中区分CRC患者和健康对照,AUC为0.80(结合临床信息可提升至0.88);
  • ④丰度相关性分析表明,CRC中富集和减少的细菌分别形成各自的共生网络,二者互斥;
  • ⑤CRC中富集的细菌与脂多糖和能量生物合成途径相关。

以上是来自2018年5月的热心肠日报,这篇文章[1]这会拿出来重读是因为,我发现有公司以这篇文章的方法做成了一个肠癌早筛产品,就是前段时间发布的以检测7种菌来进行肠癌早筛的产品。不小心找到了这个公司的专利,结合这篇文章一起学习一下。

1.这篇文章的几个点

比较精炼的内容已经由热心肠日报总结出来了,我来分享一下细节。

1)在这4个队列人群中,有271个健康对照和255个病人,涵盖了中国香港、澳大利亚、美国、德国和法国五个国家人群。其中,中国人中,92对照(51男-41女),73病人(47男-26女)。对于宏基因组研究来说,这些样本在前几年应该算足够多了。

2)经过meta数据分析后,去除了divergent directional changes(发散性方向变化的)种,获得了以上所述的7个病人粪便中富集的种,还有62个相比对照,在病人粪便中减少的种。作者发现,7种富集的菌中,四种来自口腔,F. nucleatum, Parvimonas micra, Porphyromonas asaccharolytica , Prevotella intermedia,这四种中间的前两个种,呈现强烈的关联性。而另外一种菌,脆弱拟杆菌B. fragilis,一种具有与CRC相关产肠毒素能力的细菌,则没有这种关联,推测是独立作用。除了Thermanarovibrio acidaminovorans是新发现,其余6种均是已经有文献报道的菌。

写到这里搜索发现,现在的微信公众号基本上是一个做学术的好地方,通过搜狗微信搜索(推荐大家使用),基本上有点热门的文章都有不只一个公众号从不同角度推文解读。我准备学习的这篇文章第一次搜索没有发现有解读,第二次搜索发现有详细的解读,Microbiome:结直肠癌宏基因组多队列分析鉴定到人群间的细菌改变和通用细菌标记物

那下面我就只说下这篇解读没有说到的文章细节,不需要重复劳动了。

2.数据分析学习

1)宏基因组的流程

一个标准的宏基因组流程,Trimmomatic质控,Bowtie2 index的hg38参考基因组用于去除宿主人的基因组污染,Kraken仅使用有全基因组序列的,获得菌种组成情况。功能分析,使用HUMAnN2中的MetaPhIAn2,ChocPhIAn,UniRef和KEGG数据库。

2)代码

作者很良心地提供了处理后的数据和代码的,可以作为好的学习资料,存放在了世界上最大的同*交友网站[2]。方法值得重复和学习,特别是已经有公司已经把它变成产品的情况下。

3.产品细节

产品包装什么的没找到菌的相关信息,在最近公开的专利[3]上找到了点,同样是检7个菌,具核梭杆菌(F .nucleatum)、厌氧消化链球菌(P.anaerobius)、不解糖卟啉单胞菌(P .asaccharolytica )、中间普氏菌(P .intermedia)、脆弱类杆菌(B .fragilis)、共生梭菌(C .symbiosum)、唾液链球菌(S.salivarius),其中后面两个是降低的种。为了降低成本,采用了荧光定量进行检测,首先提取1g左右的粪便获得DNA,然后把DNA稀释到30ng/uL,进行荧光定量。依据使用健康人对照和病人的这7种菌建立的模型,结合FIT进行预测是否有得病可能性。

4.总结和想法

不同的人有不同的视角,在肠道专家的眼中,肠道早筛是一个巨大的市场和商机,是的,美国市场也已经让我们感受到了这个市场。但是,就像智能手机的发展,不同的国家周期差别很大,我们已经用了几部智能手机,而有的国家可能第一次即将用上。这中间有个时间差,可能早筛市场也是这样,资本已经火热的投资,然而消费者对肠癌的意识可能还不够,市场真正成长起来还需要时间,这需要天时地利人和,期待大家的健康意识越来越高,都健康平安,假期愉快。

文献原文(阅读原文也是这个链接)和代码库地址:

1.https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-018-0451-2

2.https://github.com/DAIZHENWEI/meta-analysis-microbiome

3.专利号 201910831431.5

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-01-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 科技记者 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1.这篇文章的几个点
  • 2.数据分析学习
    • 1)宏基因组的流程
      • 2)代码
      • 3.产品细节
      • 4.总结和想法
      领券
      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档