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宏基因组测序在疾病研究中的应用上

研究背景

微生物广泛地存在于人类所处的生活环境中；同样地，微生物对人类健康的影响也具有多样化的特点。已有研究发现，牙周炎/口腔癌（口腔），IBD/CRC/IBS（肠道），银屑病（皮肤）；糖尿病，冠心病，肾结石，肝硬化，胰腺癌，肝癌，慢性阻塞性肺病，肺囊性纤维化，尿道炎/阴道炎/宫颈癌（生殖泌尿）；自闭症，精神分裂症（神经），白血病（循环）等疾病均与微生物有关。因此，研究疾病患者体内微生物群落结构及基因功能对疾病的治疗和预防具有重要意义。

研究方法

16SrDNA扩增子测序：

通过选择特定通用引物，对16SrDNA特定区域进行PCR扩增，进而通过新一代测序技术对该区域进行测序，来分析样本中微生物的群落结构多样性。

宏基因组测序：

利用二代测序技术对样品中微生物的群体基因组进行测序，从而解析微生物群体的物种多样性、进化关系、基因组成、功能多样性及微生物与环境/宿主之间的关系，为发掘和研究特定功能的新基因提供了便利。

研究思路样本要求分析流程

16SrDNA扩增子测序分析流程

宏基因组测序分析流程

分析结果展示

16SrDNA扩增子测序部分分析结果示例

1样本间OTU分布和物种组成

左图：物种聚类heatmap图（属水平的结果，其他水平的结果也会提供）

右图：各个样本的物种组成柱状图（属水平的结果，其他水平的结果也会提供）

2微生物群落结构在不同样本组间是否存在差异（PCA,NMDS和PCoA）

PCA（主成分分析）：运用方差分析，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴取能够最大反映方差值两个特征值。如果两个样品距离越近，则表示这两个样品的组成越相似。

NMDS（非度量多维定标法）：非度量多维定标法常用于比对样本组之间的差异，可以基于进化关系或数量距离矩阵。图中点之间的距离越近，反映样本间组成越相似。

PCoA（主坐标分析）：是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，通过PCoA可以观察个体或群体间的差异。图中点之间的距离越近，反映样本间组成越相似。

3哪些物种在不同组间存在着差异（LEfSe分析）

LEfSe（LineardiscriminantanalysisEffectSize）线性判别分析是用于发现不同生物条件或环境下的两组或多组样本中最能解释组间差异的基因或功能特征。不同的区域表示不同分组，树枝中红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物，绿色节点表示在绿色组别中起到重要作用的微生物类群，黄色节点表示的是在两组中均没有起到重要作用的微生物类群。

4哪些因素影响了物种的组成（RDA/CCA分析）

RDA/CCA分析主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。环境因子之间的夹角为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系，钝角时呈负相关关系。环境因子的射线越长，说明该影响因子的影响程度越大；

宏基因组部分分析结果示例

1物种注释和丰度信息

A、相对丰度前20个的物种在样本间的热图；B、从内向外，依次为界、门、纲、目（order）、科（family）、属（genus）和种（species）。

2COG注释和KEGG注释

基因集COG注释基因集KEGG注释

KEGG通路信息

3组间LEfSe差异判别分析

LEfSe分析

明日会推出下篇，主要跟大家分享一些案例~