第2292期：土壤菌群对人类健康有多重要？15页《自然·综述》深度阐述
本期话题：土壤菌群，菌群分析方法，病毒组，真菌组，预测模型，肠道芯片，中药
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2022年09月10日

Nature Reviews：土壤菌群与同一健康（综述）

Nature Reviews Microbiology [IF:88.1]
① One Health（同一健康）强调人类健康与土壤、动物和植物等生态系统的健康密不可分，微生物在One Health中至关重要；② 土壤是One Health的基石，是微生物的来源和储存库，通过直接或间接地影响植物、动物、人类和环境健康；③ 土壤因子、土壤有机质、全球变化、化学污染、土地集约利用等影响土壤微生物组的组成和功能，微生物多样性通常与人体健康正相关；④ 建议进一步研究土壤微生物组的管理、趋势、挑战和长期发展对One Health的影响。
【主编推荐语】为保护人类和动物的健康，研究人员正在探究人类、动物与环境相互联系中潜藏的威胁，“同一健康（One Health）”的理念也在此背景下应运而出，这一概念强调人类健康与土壤、动物和植物等生态系统的健康密不可分，微生物在One Health中至关重要。近日，美国和瑞士研究人员在Nature Reviews Microbiology发表最新综述，系统的阐述了土壤是One Health的基石，也是微生物的来源和储存库，通过直接或间接地影响植物、动物、人类和环境健康。最后，作者提倡未来应更好的管理、保护土壤微生物组。（@九卿臣）
Soil microbiomes and one health
2022-08-23, doi:10.1038/s41579-022-00779-w
土壤微生物组 One Health 综述 基础研究 生态系统 人体健康 Samiran Banerjee Marcel G A van der Heijden
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Nature子刊：SECOM-用于评估菌群数据中未描述类群间的互作关系

Nature Communications [IF:16.6]
① 肠道菌群复杂的互作会使物种间存在非线性关联；② 开发一种微生物组间相关性稀疏估计的方法（SECOM），用于量化微生物间的线性和非线性关系；③ SECOM在其模型中考虑了样本和分类单元的特异性偏差，相比其他方法表现更优，其在分类群间不存在明显假相关，适用于多个生态系统的数据关联；④ 在大学生前额和手掌，挪威婴儿肠道两个真实数据集中测试SECOM，发现每个属在前额和手掌间高度相关，并描述婴儿出生第一年随时间变化的细菌间相关性。
【主编推荐语】人类肠道菌群形成了一个微生物相互作用的生态系统，由于复杂的潜在相互作用，一些微生物间可能存在非线性关联。近日，美国国立卫生研究院研究人员在Nature Communications发表最新研究，开发了一种称为Sparse Estimation of Correlations among Microbiomes （SECOM）的方法，用于估计微生物间的线性和非线性关系，同时保持稀疏性。该模型考虑了样本和分类单元的特异性偏差，在真实数据集中表现性能较好，值得相关人员测试。（@九卿臣）
Linear and nonlinear correlation estimators unveil undescribed taxa interactions in microbiome data
2022-08-23, doi:10.1038/s41467-022-32243-x
菌群互作 新方法 研究论文 微生物组数据 基础研究 Huang Lin Shyamal Das Peddada
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微生物差异丰度分析方法的综合评价

Microbiome [IF:15.5]
① 可扩展、灵活、稳健、鉴定力强是微生物差异丰度分析工具应有的特性，主流工具如ANCOM-BC、Aldex2、fitFeatureModel和DACOMP虽降低了假阳性，但仍存在一类错误的膨胀或功效低等问题；② LDM方法效率虽高，但容易因成分效应造成假阳性升高；③ 借鉴DACOMP和LDM两者的优势设计了ZicoSeq，在有效控制假阳性的同时，弥补了现有方法功效低的问题；④ ZicoSeq以稳健的效能可对不同环境的微生物组数据中的生物标志物进行探究。
【主编推荐语】差异丰度分析（DAA）是微生物组数据分析中重要的一环，性能强大的DAA工具有利于更准确的识别差异微生物特征。近日，美国梅奥诊所研究人员近日在Microbiome发表最新研究，评估现有多种DAA工具（ANCOM-BC、Aldex2、fitFeatureModel和DACOMP等），发现大多数工具存在效率低或者假阳性高等问题。在此基础上，他们设计开发了ZicoSeq，该工具在有效控制假阳性的同时，弥补了现有方法功效低的问题，值得相关人员测试。（@九卿臣）
A comprehensive evaluation of microbial differential abundance analysis methods: current status and potential solutions
2022-08-19, doi:10.1186/s40168-022-01320-0
菌群差异分析 ZicoSeq 研究论文 医学研究 微生物组分析工具 Lu Yang Jun Chen
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马郁芳+马骁驰：肠道宏病毒组扩增和测序方法的优化及评价

Journal of Advanced Research [IF:10.7]
① 对5份粪便样本进行病毒样颗粒富集和DNA提取，采用多种扩增和测序方法优化肠道宏病毒组研究方法；② 综合可操控性、稳定性和组装性能，选择Q5高保真酶+15个PCR循环数和多重置换扩增，分别为Illumina和纳米孔测序的最佳方案；③ 优化后的二三代混合测序方法提升了宏病毒组的组装性能，鉴定出151个高度新颖的高质量病毒基因组；④ 宏病毒组与传统宏基因组识别病毒的重叠率平均为16.4%，且后者发现了更多前噬菌体，说明两种方法有良好的互补性。
【主编推荐语】由于生物量较低，宏病毒组测序中难免需要多次PCR扩增以获取足量的DNA，可能导致病毒基因组的测序覆盖分布不均匀，对基因组组装产生影响。大连医科大学马郁芳和马骁驰团队在Journal of Advanced Research发表了最新研究，建立了一种优化的、可重复的宏病毒组扩增和测序工作流程，并结合二三代混合测序策略，有效提升了宏病毒组的组装性能，为未来在基因组水平研究复杂的肠道病毒群落提供了有效的方法支撑。（@mildbreeze）
Optimization and evaluation of viral metagenomic amplification and sequencing procedures toward a genome-level resolution of the human fecal DNA virome
2022-08-20, doi:10.1016/j.jare.2022.08.011
宏病毒组 噬菌体 方法学 测序 纳米孔测序 Illumina测序 Guangyang Wang Qiulong Yan Ruochun Guo Xiaochi Ma Yufang Ma Shenghui Li
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引物选择对高通量测序中人类真菌检测的影响

Gut Microbes [IF:12.2]
① 利用文献中广泛使用的四对引物（18S、ITS2、ITS3和EM）对25个粪便样本中的真菌菌群进行高通量测序，比较不同引物对真菌测序结果的影响；② 与其他三对引物相比，EM引物（来源于地球微生物组项目）的辛普森指数没有明显差异，但其可从粪便样本中检测到最高的物种丰富度以及最常见真菌属，表明EM引物更适合人类粪便样本中真菌的检测；③ 总之，系统分析揭示EM引物在评估胃肠道真菌菌群方面具有显著优势。
【主编推荐语】真菌在菌群生态位中扮演着关键角色，目前已利用各种测序方法揭示真菌群落在健康和疾病中的作用，然而关于各种引物的性能以及各研究间的可比性知之甚少。近日发表在Gut Microbes的这篇文章，通过对18S、ITS区域进行了系统比较，确定各种引物对测序结果的影响，发现地球微生物组项目中使用的引物——EM引物在真菌菌群研究中具有显著优势。（@圆圈儿）
Primers matter: Influence of the primer selection on human fungal detection using high throughput sequencing
2022-08-21, doi:10.1080/19490976.2022.2110638
真菌组 Crispin Wiesmann Alexander Link
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比较宏基因组学测序与总RNA测序，哪种方法用于群落分类单元鉴定更准确？

Nucleic Acids Research [IF:14.9]
① 使用组成明确的商业化微生物模拟群落，比较2种测序分析方法（宏基因组学与总RNA-seq）和672个数据处理流程的准确性，并确定测序深度对准确性的影响；② 各工具的准确性在不同重复样本间差异较大，并因评估层级（属、种）而异；③ 总RNA-Seq在测序深度比宏基因组低一个数量级的情况下依然更为准确；④ 因此，在进行非靶向性PCR的微生物群落分类群鉴定时，总RNA-Seq可能是宏基因组学的有利替代方案，可在保持准确性的同时降低成本。
【主编推荐语】Nucleic Acids Research近期发表研究，对比了宏基因组学和总RNA测序（总RNA-Seq）两种测序分析方法在微生物群落的分类群鉴定方面的表现。结果表明，尽管数据处理流程还需进一步探索，总RNA-seq或许是宏基因组学方法的有利替代方案。（@mildbreeze）
Metagenomics versus total RNA sequencing: most accurate data-processing tools, microbial identification accuracy and perspectives for ecological assessments
2022-08-18, doi:10.1093/nar/gkac689
菌群分析方法 Christopher A Hempel
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MB-SupCon—基于微生物群的监督对比学习预测模型

Journal of Molecular Biology [IF:5.6]
① 提出了一种新的、基于微生物组的监督对比学习框架MB-SupCon；② MB-SupCon整合微生物组和代谢组数据以生成微生物组嵌入，用于提高仅测量微生物组数据的数据集的预测准确性；③ 在720个2型糖尿病患者样本中，MB-SupCon表现优于现有预测方法，对胰岛素抵抗状态、性别和种族的平均预测准确性较高；④ 微生物组嵌入在低维空间中的不同协变量组形成可分离的簇，这增强了数据可视化；⑤ 将MB-SupCon应用于一项大型炎症性肠病，也发挥了类似的优势。
【主编推荐语】有效整合微生物组和代谢组数据有利于更准确地预测不同的疾病，然而，大多数数据集只测量微生物组数据，而没有配对的代谢组数据。近日，美国南卫理公会大学研究人员在Journal of Molecular Biology发表最新研究，设计一种新的、基于微生物组的监督对比学习框架（MB-SupCon），用于提高仅测量微生物组数据的集合预测准确性，并在不同队列中做了验证，值得相关人员测试。（@九卿臣）
MB-SupCon: Microbiome-based Predictive Models via Supervised Contrastive Learning
2022-06-28, doi:10.1016/j.jmb.2022.167693
延伸阅读： 【News Medical】
预测模型 MB-SupCon Microbiome Prediction model Contrastive learning Supervised learning 研究论文 基础研究 监督学习模型 Sen Yang Dajiang J Liu Xiaowei Zhan
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Nature子刊：Transwell搭配微流控技术，或可促进体外3D肠上皮细胞再生

Nature Protocols [IF:14.8]
① 设计两款仿生肠道芯片（Gut-on-a-chip和Transwell-insertable chip），可诱导自发的肠道上皮3D形态发生，具有良好生理功能和生物力学特征；② 这种肠道芯片可诱导Caco-2或肠道类器官上皮细胞发生，控制基底外侧液体流动实现肠道微结构再生；③ 其中Transwell-insertable chip构造更简单便捷，可插入式Transwell能独立培养肠上皮细胞；④ Transwell-insertable chip搭配微流控系统，不需要复杂的细胞工程或操作，比其他现有技术优势更明显。
【主编推荐语】为了解决精准调控和监管培养液中不同因子的含量以及变化的需求，Microfluidics-Transwell系统进行了全新升级。近日，美国德州大学奥斯汀分校研究人员在Nature Protocols发表最新研究，设计两款仿生肠道芯片（Gut-on-a-chip和Transwell-insertable chip），可诱导自发的肠道上皮3D形态发生，具有良好生理功能和生物力学特征，该芯片最大程度再现某种体内流体环境，以保证细胞生长和细胞间联系的“本真”状态。总之，该研究提供了一种体外3D肠上皮细胞再生方法，未来可合理应用于生物医学、临床医学和药理学等研究领域。（@九卿臣）
3D in vitro morphogenesis of human intestinal epithelium in a gut-on-a-chip or a hybrid chip with a cell culture insert
2022-02-02, doi:10.1038/s41596-021-00674-3
肠道芯片 微流控技术 研究论文 基础研究 肠上皮细胞再生 Hyun Jung Kim Woojung Shin
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iMeta：华科宁康等建立中药成分鉴定和药理学挖掘的在线平台TCM-Suite

iMeta [IF:N/A]
① 作者开发了由两个子数据库 Holmes-Suite和 Watson-Suite组成的 TCM-Suite平台，分别用于中药生物成分鉴定和网络药理学研究；② Holmes-Suite子数据库收集了六种标记基因，涵盖了235,470种生物成分；③ Watson-Suite子数据库收录了海量数据，可用于挖掘“草药-有效化合物-靶标蛋白质-疾病”的关联性；④ 最重要的是，作者设计了一条连接Holmes-Suite和Watson-Suite的数据工作流，并通过用户友好的平台进行展示。
【主编推荐语】对于传统中药，基于 DNA的生物成分鉴定和下游的药理学网络分析受到了越来越多的重视，该研究开发了由两个子数据库 Holmes-Suite和 Watson-Suite组成的 TCM-Suite平台，分别用于中药生物成分鉴定和网络药理学研究， TCM-Suite是一个全面的搜索和分析平台，可用于传统中药的药物发现和再利用。TCM-Suite的网址为http://TCM-Suite.AImicrobiome.cn.（@刘永鑫-农科院-宏基因组）
TCM-Suite: A comprehensive and holistic platform for Traditional Chinese Medicine component identification and network pharmacology analysis
2022-08-15, doi:10.1002/imt2.47
延伸阅读： 【iMeta】
中药 网络药理学 成分鉴定 整体数据工作流 Kang Ning
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