肠道微生物组代谢谱系统分析及意义
2021年7月，斯坦福大学医学院等单位的相关研究人员在《Nature》上发表了题为“A metabolomics pipeline for the mechanistic interrogation of the gut microbiome”的研究论文，提出了一个以微生物群为中心的综合质谱分析研究方案，以便于在不同样品类型中鉴定微生物群依赖性代谢物，并将这些代谢物与微生物菌株和遗传途径联系起来。
构建了一个以微生物群为中心的集成质谱研究方案，以加速对不同样本类型中微生物群依赖性代谢物的鉴定。
使用这种代谢组学资源，建立了系统发育和代谢之间关系的偏差。
微生物群依赖的代谢物可以在来自无菌和常规定植小鼠的不同生物体液中检测到，并追溯到培养细菌的相应代谢组学特征。
人类肠道微生物群编码多种代谢途径。肠道微生物表达多种厌氧途径，可处理各种饮食和宿主衍生的分子，产生许多以前未描述的与人类健康相关的化合物，并且具有未开发的治疗潜力。肠道中的许多这些微生物产物随后进入宿主的组织和循环，在那里额外的代谢步骤可以增加化学多样性。最近的几项研究表明，微生物群依赖性代谢物（MDMs）影响免疫功能、代谢、心血管健康以及认知和行为。
在许多情况下，MDMs通过结合特定的宿主受体和激活下游信号通路对宿主生物学产生这些影响。由于难以准确监测肠道微生物产生的分子的多样性，人类肠道微生物如何对宿主表型作出贡献的研究受到了阻碍。由于肠道内厌氧代谢与需氧生物化学之间的根本差异，以及现有数据库中厌氧微生物产物的代表性不足，微生物群的全部代谢能力仍有待研究。
为了绘制微生物组代谢图谱，研究人员构建了一个基于质谱的参考库来检测厌氧生物化学，并构建了一个分析流程来整合大型代谢组学数据集；验证该方法以确保适用于更广泛的科学界；启用对数据集的交互式公共访问 (https://sonnenburglab.github.io/Metabolomics_Data_Explorer)。研究人员首先使用833种代谢物库报告了178种普遍存在的人类肠道微生物的代谢谱。
研究人员接下来探究了菌株代谢和系统发育之间的大规模关系。比较在大型培养基中生长的同一组158个菌株的代谢组学和系统发育树，揭示了一个广泛保守的拓扑结构，这些菌株通常由门聚集。然而，这种相似性被相当大的差异所打断，其中两棵树中特定菌株的相对位置有很大不同。研究人员利用菌株解析代谢组学和基因组数据来检查在单一途径背景下细菌遗传和代谢变异之间的相关性，发现基于系统发育或基因组的细菌菌株代谢功能预测能力有限，并强调了测量代谢表型以识别产生可能影响宿主生物学的特定代谢物的菌株和基因的效用。
代谢物的产生和消耗长期以来一直被用作对生物进行分组和识别的机制。研究人员使用由在大型培养基中生长的菌株构建的综合代谢组学数据集以及简单的机器学习（随机森林）模型来识别可以区分不同分类群的代谢物组。虽然总代谢组不能明确预测分类，但这些随机森林模型揭示了高度保守和预测分类身份的化学特征子集。研究人员使用机器学习来发现拟杆菌中以前未描述的代谢类型，其能利用谷氨酰胺或天冬酰胺作为唯一氮源，研究人员还使用比较基因组学揭示候选生化途径，表明将菌株解析代谢组学与简单统计模型相结合可以发现工业化微生物群中最丰富菌属的氮同化的主要代谢能力。
拟杆菌中氮同化策略的发现和以前未描述的基因-表型关系
最后，研究人员探究了群落和宿主的代谢组学效应，发现微生物群依赖的代谢物可以在来自无菌和常规定植小鼠的不同生物体液中检测到，并追溯到培养细菌的相应代谢组学特征。
该菌株特异性基因组代谢谱数据为比较发现细菌表型变异的基因和途径提供了丰富的资源。此外，这些数据和这种方法可用作直接参考或用作改进生物样品中 MDM 识别的易于实施的平台。添加以前未描述的微生物衍生代谢物，以及从不同人群中分离出的新菌株，将发现宿主与微生物群之间相互作用的新介质以及治疗干预的分子靶点。
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