Krooninen sairaus

tiivistelmä

Kertyvät näyttö osoittaa, että suoliston mikrobiston vaikuttaa peräsuolen syövän kehitystä, mutta aiemmat tutkimukset ovat vaihdelleet väestöstä, teknisiä menetelmiä ja yhdistysten syöpä. Ymmärtäminen nämä vaihtelut tarvitaan vertailujen ja mahdollisten kokoamista eri tutkimuksissa. Siksi teimme koko genomin shotgun-sekvensointi ulostenäytteistä 52 esikäsittelyn peräsuolen syöpätapausta ja 52 verrokkia Washington, DC. Vertasimme löydökset aiemmin julkaistu 16S rRNA tutkimus on metagenomics johdettuja taksonomian saman väestöstä. Lisäksi metagenome-ennusti geenejä, moduulit, ja polkuja on Washington, DC tapausten ja kontrollien verrattiin tapausten ja kontrollien palvelukseen Ranskassa joiden näytteet käsitellään käyttäen samaa alustaa. Assosiaatioita läsnäolo ulosteen Fusobacteria,

Fusobacterium

, ja

Porphyromonas

kanssa peräsuolen syöpä havaitaan 16S rRNA oli jäljentää metagenomics, kun taas suurempi suhteellinen runsaus Clostridia syövässä tapauksissa perustuen 16S rRNA oli pelkästään raja perustuu metagenomics. Tämä osoitti, että saman vedostulostus, useimmat, mutta eivät kaikki taxonomic yhdistysten nähtiin molemmilla menetelmillä. Ottaen huomioon merkittävät syöpä assosiaatioita suhteellinen runsaus geenien, moduulit, ja polkuja on hiljattain julkaissut ranskalainen metagenomics aineisto, tilastollisesti merkitsevä yhdistykset Washington, DC väestö havaittiin neljä 10 geenien, kolme yhdeksästä moduuleja, ja seitsemän 17 polkuja. Kaikkiaan kolorektaalisyövän asema Washington, DC tutkimus liittyi 39% metagenome-ennusti geenejä, moduulit, ja reittejä tunnistettu ranskalainen tutkimus. Enemmän sisällä ja välillä väestön vertailuja tarvitaan tunnistamaan lähteitä vaihtelun ja tautien yhdistyksille, voidaan toistaa huolimatta näistä vaihteluista. Jatkotutkimuksissa pitäisi olla suurempi otoskoko tai uima dataa tutkimuksissa on riittävästi voima havaita yhdistyksille, jotka ovat toistettavissa ja merkittäviä korjauksen jälkeen useita testejä.

Citation: Vogtmann E, Hua X, Zeller G, Sunagawa S, Voigt AY, Hercog R, et ai. (2016) peräsuolen syövän ja Human Gut Microbiome: toistettavuus kanssa Whole-Genome Shotgun Sequencing. PLoS ONE 11 (5): e0155362. doi: 10,1371 /journal.pone.0155362

Editor: John Parkinson, Hospital for Sick Children, CANADA

vastaanotettu: 17 marraskuu 2015; Hyväksytty: 27 huhtikuu 2016; Julkaistu: 12 toukokuu 2016

Tämä on avoin pääsy artikkeli, vapaa kaikki tekijänoikeudet, ja saa vapaasti jäljentää, levittää, välittää, modifioitu, rakennettu, tai muuten käyttää kuka tahansa laillista tarkoitusta. Teos on saatavilla Creative Commons CC0 public domain omistautumista.

Data Saatavuus: Tällä haulikko metagenomic sekvensointi tietoja on saatavilla Euroopan nukleotidi- Arkistotietokanta kanssa hakunumerolla PRJEB12449 (https://www.ebi.ac .uk /ena /data /view /PRJEB12449). Johtuen yksityisyyden rajoituksia, täydellinen metadata voidaan saataville ammattitaitoisten tutkijoiden yhteyttä Dr. Rashmi Sinha ([email protected]).

Rahoitus: Hanke sai tukea Intramural tutkimusohjelma National Cancer Institute. GZ, SS, AYV, RH, ja PB saanut tukea CancerBiome hanke (European Research Council hanke viite 268985).

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

lyhenteet: BMI, painoindeksi; CRC, peräsuolen syöpä; DC, District of Columbia; HMP, Human Microbiome Project; MOTU, Metagenomic toiminnalliset taksonominen yksikkö; OTU, Operational taksonominen yksikkö; WGSS, Whole-genomin haulikko sekvensointi

Johdanto

Ihmisen microbiome on tehty kasvava tutkimusalue, koska se on todennäköisesti liittyvät ihmisten terveyden ja sairauden. On saatu todisteita siitä, että microbiome on rooli peräsuolen syöpä (CRC) kehittäminen tai etenemisen, mahdollisesti kautta tulehduksellinen väyliä tai karsinogeenisia mikrobien aineenvaihduntatuotteita [1], ja mikrobien yhdistyksille CRC on ehdotettu useissa tutkimuksissa [2-9] . Esimerkiksi seuraavan sukupolven sekvensointi universaali bakteerin 16S rRNA-geenin DNA: ta ulostetta, ryhmämme on osoittanut, että verrattuna verrokkiin, CRC tapauksissa olla pienempi yhteisö monimuotoisuus, vaatimattomasti pienempi suhteellinen runsaus Clostridia, ja suurempi läsnäolo

Fusobacterium

ja

Porphyromonas

[2]. Edellisen microbiome ja CRC tutkimuksissa osa käytetään 16S rRNA-geenin sekvensointi [2, 4, 5, 7, 9], kun taas toiset käytetty koko genomin shotgun-sekvensointi /haulikon metagenomics (WGSS; [3, 6, 8]). WGSS tuottaa paitsi profiilit bakteeri- koostumus ja monimuotoisuus, mutta myös arvioi toiminnallista potentiaalia microbiome [10].

Suoritimme haulikko metagenomic sekvensointi ulostenäytteistä peräisin CRC tapauskontrollitutkimuksessa suoritettiin 1980-luvulla Washington, DC, jotka olivat aiemmin analysoitiin 16S rRNA sekvensointi [2]. Altistamalla samat näytteet eri sekvensointi menetelmä, pystyimme vertailemaan aiemmin havaittu 16S rRNA yhdistysten käsittävissä haulikko metagenomic sekvensointi. Lisäksi käyttämällä tätä tekniikkaa, pystyimme tutkimaan mahdollisen mikrobisen geeni tason assosiaatioita CRC mikä ei ollut mahdollista 16S rRNA sekvenointitulosten, ja vertasimme geeni tason järjestöjen kanssa havaita Ranskan edellinen tapaus-verrokki tutkimus, joka sovelsi samaa metagenomics DNA: n eristämiseksi ja sekvensointialustamme ja bioinformatiikan putki [8].

Materiaalit ja menetelmät

Ensisijainen tutkimuspopulaatiosta

ulostenäytteet kerättiin CRC tapauskontrollitutkimuksessa, joka on aiemmin kuvattu yksityiskohtaisesti [11] ja kuvaus analyysi kunkin 16S rRNA sekvensointi tutkimus on aiemmin julkaistu [2]. Lyhyesti, CRC tapauksissa ja taajuus verrokkia, jotka odottivat leikkausta varten muiden kuin syöpäsairauksien ja muiden kuin ruoansulatuskanavan olosuhteita rekrytoitiin 1985-1987 Washington DC, Yhdysvallat. Ennen leikkausta tai muuta hoitoa, osallistujat kerätään kaikki ulosteet yli kahden päivän ajan ja varastoidaan ne kuivajäässä. Laboratoriossa näytteet kylmäkuivattiin, yhdistettiin, ja niitä säilytettiin jatkuvasti sen jälkeen -40 ° C: ssa. Jotta nykyinen haulikko metagenomic tutkimuksessa valitsimme näytteet 52 tapausta ja 52 tarkastukset (väestö WGSS DC). Tapaukset ja verrokit sovitettava sukupuolen ja painoindeksi (BMI; 20 kg /m

2 tai ≥ 20 kg /m

2). Yhdistykset WGSS DC analyysi verrattiin edellisen 16S rRNA sekvensointi tutkimus (väestö 16S DC), joka sisälsi 47 CRC tapauksissa ja 94 verrokeilla samasta vanhemman tutkimuksessa. Kaikki 47 CRC tapausta 16S DC sisällytettiin WGSS DC ja 52 valvontaa WGSS DC sisältyivät 94 säätimet 16S DC. Osallistujat toimitti kirjallisen tietoon perustuvan suostumuksen ja Tutkimuksen hyväksyi Office of ihmiskoe National Institutes of Health.

Independent validointi väestö

sisältyvät dataa aiemmin julkaistu tutkimus (väestö F ) itsenäisenä validointi setti [8]. Lyhyesti, CRC tapauksissa ja satunnaisesti valitun valvonta rekrytoitiin 2004-2006 Pariisissa, Ranskassa. Ennen kolonoskopia, tuore ulostenäytteestä kerättiin ja jäädytettiin -20 ° C: ssa neljän tunnin kuluessa kokoelma. Väestön F mukana 53 CRC tapauksissa 15 suurta adenooma tapauksissa 27 pieni adenooma tapauksissa ja 61 normaalia valvontaa. Koska valvonta Washington DC saattaa olla myös diagnosoimatta pieni adenoomia, vertailu tapaus-verrokki asettaa väestön F mukana 53 CRC tapauksissa ja 88 tarkastukset (eli 27 pienet adenoomien ja 61 normaalit kontrollit) ja sulki tietoja 15 suurta adenoomien .

myös julkisesti saatavilla haulikko metagenomic tietoja 292 MetaHIT osallistujaa [12, 13] ja 94 Human Microbiome Project (HMP) I vaihe osallistujat [14] vertailua varten yleisen monimuotoisuuden rikkautta, ja tasaisuus kanssa näytteitä.

DNA: n eristämistä ja koko genomin shotgun-sekvensointi

pakastekuivattu ulostenäytteistä alkaen WGSS DC sulatettiin, suspendoitiin uudelleen fosfaattipuskuroituun suolaliuokseen, ja erä kuljetettiin Genomics Core Facility, Euroopan molekyylibiologian laboratorion Heidelberg, Saksa kuivajäässä. Menetelmät DNA: n eristämiseksi, kirjasto valmisteluun, ja koko genomin shotgun sekvensointi on kuvattu yksityiskohtaisesti [8] ja olivat samat väestön WGSS DC ja väestön F. Lyhyesti, DNA uutettiin ulostenäytteet GNOME DNA Isolation Kit (MP Biomedicals) pienin muutoksin. Koko genomin shotgun-sekvensointi uutettua DNA: ta tehtiin käyttäen Illumina HiSeq 2000/2500 (Illumina, San Diego, USA). Näytteet sekvensoitiin 100 emäsparin lukea pituus pariksi-end-jaksot Genomics Core Facility, Euroopan molekyylibiologian laboratorio, Heidelberg, Saksa, jossa on kohdennettu sekvensointi syvyys 5 puntaa.

Bioinformatics

yleinen strategia bioinformatiikan käsittelyn koko-Genomikartoituksen data on aiemmin kuvattu yksityiskohtaisesti [8] ja oli sama sekä WGSS DC ja väestön F. taksonominen runsauden profiilit tiivistetysti NCBI taksonomisiin riveissä vaihtelevat lajien pääjakson ja metagenomic operatiivisten taxonomic yksikköä (MOTU) [15, 16] luotiin käyttäen MOCAT [17]. MOCAT käytettiin myös toiminnallisesti merkitä geenejä uutettu metagenomic kokoonpanot on Kegg tietokantaan (versio 62) [18]. Ekologinen indeksit (Shannon monimuotoisuus, lajien runsauden ja yhteisön tasaisuus) laskettiin perustuen motu suhteellinen runsaus ja alassamplataan 2000 insertit käyttämällä vegaani R ohjelmistopaketti [19]. Yksi osallistuja väestön WGSS DC ja neljä osallistujaa väestöstä F ei otettu alentuneiden lukea kattavuutta.

Tilastollinen

Vertasimme Shannon monimuotoisuuden rikkautta, ja tasaisuus väestön WGSS DC, väestö F , MetaHIT, ja HMP vaiheen I näytteet ja testattu tapaus-verrokki erot väestön WGSS DC ja väestön F käyttäen Kruskal Wallis testi. Sitten, sekä ensisijaisen tutkimuksen väestöstä (WGSS DC: 52 tapausta vs. 52 tarkastukset) ja riippumaton validointi väestöstä (F: 53 tapausta vs. 88 kontrollit), testasimme että yhdistysten välillä tapauksessa /valvonta-asema ja molemmat suhteellinen runsaus ja läsnäolo /poissaolo eri taksonomiseen tasoilla ja geeni luokat (eli geenit, moduulit, ja polkuja). Logistinen regressiomalli korjattuna ikä, sukupuoli, ja painoindeksi (BMI) oli käytetty ja p-arvot laskettiin perustuen Wald testi (S1 taulukko). Kolme CRC tapausta väestöstä WGSS DC puuttui BMI data joten mukana näitä arvoja käyttäen sukupuoleen erityisiä keinoja CRC tapauksista. Vertailukelpoisiksi 16S DC tutkimuksessa olemme myös laskettu tasoittamattomina logistinen regressiomalli kaksipuolisen Wald chi-potenssiin testi ja kaksipuolinen epäparametrinen Wilcoxonin testi läsnäolo /poissaolo ja suhteellinen runsaus erityisiä taksonien, vastaavasti. Meillä syntyy QQ tontit-log (havaittu p-arvo) verrattuna-log (p-arvot alle normaalijakaumaa) sisällä WGSS DC ja väestön F kaikilla taksonomisilla tasoilla ja geenin luokkia selvittämään mahdollisesti tilastollisesti merkitseviä korjauksen jälkeen monivertailuja. Jotta geeni luokan tiedot väestön F, käytimme Bonferronin korjauksen p arvon määrittämiseksi tilastollista merkittävyyttä (eli p 0,05 /testien lukumäärä) ja pidetään p-arvo 0.05 olevan tilastollisesti merkitsevä uusittavuuteen analyysien WGSS DC. Kaikki tilastolliset analyysit suoritettiin käyttäen R (versio 3.0.0).

Tulokset

Ominaisuudet 52 CRC tapauksissa ja 52 kontrollit väestöstä WGSS DC on esitetty taulukossa 1. Ne olivat hyvin sovitettu sukupuolen ja BMI. Kuitenkin CRC tapauksia oli suurempi osuus ei latinalaisamerikkalainen mustat (23,1% tapauksissa ja 5,8% valvonta), alempi koulutustaso (15,4% tapauksista ja 3,8% valvonnan oli vähemmän kuin lukiokoulutuksessa), ja enemmän virtaa tupakoitsijat (13,5% tapauksista ja 3,8% valvonta). Sisällä CRC tapauksissa 28,8% tapauksista oli syöpä oikeassa paksusuolessa ja 34,6% oli syöpä vasemmassa paksusuolen. Suurin osa CRC olivat invasiivisia ilman tunnettua metastaaseja (40,4%), mutta 34,6% oli metastasoitunut.

Paksusuolisyöpä yhdistysten WGSS DC vs. 16S DC

Edellisellä 16S rRNA Sekvensointianalyysin tässä potilasryhmässä (16S DC), läsnäolo 4 taksonien ja suhteellinen runsaus 3 taksonien liittyi merkittävästi CRC tapauksessa asema vääriä löytö nopeutta säätää p-arvot alle 0,05. Kuten taulukosta 2, me jäljentää Merkitsevä yhteys läsnäolon Fusobacteria phyla ja CRC tapauksen tila (p = 0,003), erityisesti, että 76,9% tapauksista ja 48,1% valvonnan oli havaittavissa Fusobacteria. Tämä toistetaan yhdistys Fusobacteria kanssa tapauksen asema 16S DC analyysi; vaikka tunnistus oli alempi (36,2% tapauksista ja 16,0% hallintalaitteiden, taulukko 2). Verrattuna 16S Tasasähköllä WGSS oli myös korkeampi yleinen havaitsemismäärä muiden taksonien ja se jäljentää Merkitsevä yhteys läsnäolon

Fusobacterium

(p = 0,006) ja

Porphyromonas

(p = 0,032) ja CRC tapauksen tila. Yhdistyksen välillä

Atopobium

ja CRC 16S DC ei toisteta WGSS (taulukko 2). Kuten taulukosta 3, emme jäljentää assosiaatioita suhteellinen runsaus erityisten taksonien ja CRC tapauksessa tila, vaikka assosiaatio suhteellinen runsaus Clostridia oli yleensä pienempi tapauksissa (p = 0,092). Erityisesti suhteellinen runsaus Clostridia arvioitu WGSS oli kaksi kertaa pienempi molemmissa tapauksissa ja valvontaa verrattuna, että 16S-DC tutkimuksessa. Vuonna väestö WGSS DC, luokan kanssa korkein suhteellinen runsaus oli Bacteroidia, joka oli suhteellisen runsaasti 53,2% tapauksissa ja 50,9% vuonna valvonta (S1 taulukko).

Kolorektaalisyöpä yhdistysten että WGSS DC vs. väestö F

väestö WGSS DC, ei ollut merkittäviä eroja CRC tapauksissa ja säätimet Shannon monimuotoisuuden rikkaudesta, tai tasaisuus perustuu Motus, vaikka yleisesti tarkastukset oli hieman korkeampi alfa monimuotoisuus verrattuna tapauksiin (kuvio 1). Shannon monimuotoisuus, runsaus, ja tasaisuus olivat samanlaiset väestön WGSS DC, väestö F, ja MetaHIT näytteitä, kun taas HMP näytteet yleensä on hieman pienempi Shannon monimuotoisuuden rikkautta, ja tasaisuus.

väliset tilastolliset erot peräsuolen syöpä tapausten ja kontrollien testattiin käyttäen Kruskal-Wallisin testiä.

CRC tapauksessa tilaansa väestön F [8] oli voimakkaasti yhteydessä suhteellinen runsaus monien metagenome johdettujen Kegg geeneistä, moduulit, ja väyliä ( katsottuna voimakas poikkeama 45 ° asteen viivalla kuviossa 2), mutta tämä ei nähty WGSS DC väestöstä. Esiintymisen Kegg geenien, moduulit, ja polkuja, siellä oli vähän näyttöä mistään yhdistysten CRC tapauksessa asema kummassakaan tutkimuksessa väestöstä (kuvio 2). Koska yhdistysten havaittiin, että suhteellinen runsaus geenin tason tietoja vain väestön F, yritimme toistamaan tilastollisesti merkitseviä jälkeen Bonferroni korjauksen väestön F kanssa WGSS DC tietoja ilman korjausta monimuuttujille.

toisin kuin kokonaisarviointia (kuvio 2), kun pidetään merkittäviä assosiaatioita suhteellinen runsaus Kegg geenien (p 0,05 /8028), moduulit (p 0,05 /485), ja väyliä (p 0,05) WGSS DC neljälle 10 geeniä: aminomethyltransferase (K00605), tryptofanaasi (K01667), peptidi metioniinisulfoksidia reduktaasin msrA /MSRB (K12267) ja oletetun kalvoproteiinia (K01421) (taulukko 4). Samoin WGSS DC jäljentää syöpä yhdistysten kolme yhdeksän moduulia: leusiini hajoaminen, leusiini = asetoasetaattia + asetyyli-CoA (M00036), sitraatti kierto, toinen hiili hapetus, 2-oksoglutaraatiksi = oksaaliasetaatti (M00011), ja metioniini biosynteesi, apartate = homoseriini- = metioniini (M00017) (taulukko 5). Niistä 17 tilastollisesti merkitsevä koulutusjakson yhdistysten väestön f mukaan WGSS DC toistettu yhdistysten seitsemän polkuja: sitraatti sykli (ko00020), lipoiinihappo aineenvaihdunta (ko00785), valiini, leusiini, ja isoleusiini hajoaminen (ko00280), amyotrofinen lateraaliskleroosi (ko05014 ), lysiini biosynteesiä (ko00300), geranioli hajoaminen (ko00281), ja typen aineenvaihduntaan (ko00910) (taulukko 6). Ei ylimääräisiä merkittäviä assosiaatioita CRC löydettiin WGSS DC.

Keskustelu

Tällä Tutkimuksessa oli kaksi ensisijaista tavoitetta: 1) verrata aiemmin havaittu 16S rRNA yhdistysten käsittävissä koko genomin shotgun metagenomic sekvensointi; ja 2) tutkia mahdollisen mikrobisen geeni tason assosiaatioita CRC eri populaatioissa. Ensimmäisen tavoitteen saavuttamiseksi metagenomics lähestymistapa toistettu joitakin aiemmin havaittu yhdistysten 16S rRNA analyysi, varsinkin suurempi todennäköisyys havaita taksonien vuonna Fusobacteria phylum ja

Fusobacterium

suvun keskuudessa CRC tapauksissa. Yksi iso ero oli kahdessa tutkimuksessa herkkyys havaitsemiseksi eliösystematiikan. Esimerkiksi Fusobacteria phyla havaittiin 36,2%: ssa tapauksista ja 16,0%: n valvonnan 16S rRNA tutkimuksessa, mutta käyttämällä koko genomin shotgun metagenomics, Fusobacteria havaittiin 76,9%: ssa tapauksista ja 48,1%: n valvonnan . On epäselvää, mitä voi aiheuttaa eroja 16S rRNA ja WGSS tuloksia, mutta se voi johtua siitä, että 16S-rRNA-geenin variaabeli alue sekvensoitiin, syvyys Sekvensoinnin bioinformatiikan tehtävän taksonomian, tai teknisten erojen. Nämä vaihtelut havaitsemiseksi ja suhteellinen runsaus eliösystematiikan osoittavat tärkeä ero verrattaessa 16S rRNA vuorottelusta koko genomin shotgun metagenomic tutkimuksia ja tulisi tutkia tarkemmin tulevaisuudessa.

Meidän Toisen tavoitteen saavuttamiseksi WGSS DC teki toistamaan joitakin erityisiä, tilastollisesti merkitsevä geenit, moduulit, ja polkuja havaita väestön F CRC tapauksen tila [8]. Kaksi liittyvien moduulien ja reittejä tunnistettiin itsenäinen malleissa: M00011 (Sitraatti sykli, toinen hiili hapetus, 2-oksoglutaraatiksi = oksaloasetaatin) ja ko00020 (sitraatti kierto /TCA cycle); ja M00036 (leusiini hajoaminen, leusiini = -asetasetaattia + asetyyli-CoA) ja ko00280 (väliini, leusiini ja isoleusiini hajoaminen). On mahdollista, että nämä, ja muut toiminnalliset ominaisuudet liittyvät CRC, mutta lisätutkimuksia tarvitaan. Shannon monimuotoisuus, runsaus, ja tasaisuus perustuen koko genomin shotgun metagenomics eivät liittyneet CRC tapauksessa asema WGSS DC, mutta nämä arviot olivat samanlaiset kuin MetaHIT ja väestön F.

toistettavuus tilastollisesti merkitsevä järjestöä aikaisemmassa tutkimuksessa [8] on tärkeitä tietoja tulevasta tietojen yhdistämistä, koska suuria eroja näiden kahden datasarjan. Meidän kerättiin vuonna 1980 Yhdysvalloissa, kun taas näytteiden väestön F kerättiin 2000-luvulla Ranskassa. On olemassa jonkin verran näyttöä siitä, että varastointi ulostenäytteet alhaisissa lämpötiloissa ylläpitää mikrobien rakenne [20, 21], mutta tietojemme mukaan tämä ei ole testattu näytteitä säilytettiin lähes 30 vuotta. Ja koska edellinen työ, joka viittaa siihen, että mikrobien yhdistysten tyypin 2 diabetes voi poiketa väestö [22, 23], vaikka nämä erot voivat ohjata metformiinin käyttö [24], on rohkaisevaa, että jotkut yhteydet olivat vankka välillä populaatioita Yhdysvalloissa ja Ranskassa eri vuosina. Lisäksi ulostenäytteet tutkimuksessamme oli kerätty ennen sairaalahoitoa ja hoitoon kaikkialta suolen aikana kahden päivän ajan ja sen jälkeen pakastekuivattiin. Tämä on ristiriidassa menetelmiä väestön F, jossa näytteet kerättiin 2 viikkoa 3 päivää ennen kolonoskopia, mutta aina ennen suoliston puhdistamiseen, ja olivat erä yhdestä suolen joka jäädytettiin neljän tunnin kuluessa. Freeze-kuivaus ulostenäytteet on todettu mahdollisesti vaikuttaa suhteellinen runsaus eri taksonien pikkulasten ulostenäytteet [25], joten se on rauhoittavaa toistaa joitakin havaintoja eri varastointimenetelmät. Lisäksi WGSS näytteet näyttivät olevan samanlaisia ​​monimuotoisuuden toimenpiteillä verrattuna toiseen haulikko metagenomic tutkimuksessa, MetaHIT, joka sisälsi myös erilaisia ​​populaation ja kokoelmista. Kuten on nähty ihmisen genomin laajuinen yhdistys tutkimukset, iso otoskoko tarvitaan paljastamaan yhdistysten hengissä korjaus useita testejä. Näiden erojen ajassa keräys, väestö, ja näytteitä otettaessa, yhtäläisyyksiä assosiaatiot mikrobien taksonominen ja geeni-tason tietoja CRC tapauksessa asema antaa jonkin verran tukea yhdistämiseksi dataa heterogeeninen tutkimuksissa. Lisätyötä on tehty arvioimiseksi ihanteellinen keruumenetelmät tulevien ulosteen kokoelmista [26-30] ja vaikutus laboratorion käsittelystä ja bioinformatiikan tietojen käsittely [31], jotka voivat antaa lisätietoa alavirran datan yhdistämisen tai meta-analyysi.

Muut aikaisemmat tutkimukset ovat tutkineet assosiaatioita ulosteen microbiome ja CRC [32]. Samanlainen kuin meidän havaintojen useissa tutkimuksissa ei havaittu yleistä eroa CRC tapausten ja kontrollien mitoille yhteisön monimuotoisuuden [4, 5, 9]. Kuitenkin yhdessä tutkimuksessa havaittiin, että CRC tapauksia oli kasvanut geeni ja suvun rikkaus kontrolleihin verrattuna [3], kun taas toisessa tutkimuksessa havaitut pienentää geeni rikkautta ja geeni alfa monimuotoisuuden CRC tapauksissa kontrolleihin verrattuna, vaikka järjestö ei ollut tilastollisesti merkitsevä säätämisen jälkeen ulosteen näytekokoelmatodistuksen jälkeen kolonoskopia [6]. Suostumuksella havaintomme, useimmat aiemmat tutkimukset osoittivat, että CRC tapaukset olivat todennäköisemmin havaittavissa tai korkeampia

Fusobacterium

kontrolleihin verrattuna [3, 5-7, 9], kun taas vain joissakin tutkimuksissa havaittu korkeampia tai havaitsemista

Porphyromonas

CRC tapauksissa kontrolleihin verrattuna [3, 5, 7]. Edellisessä koko genomin shotgun metagenomic tutkimuksessa, moduuli M00036 ja Kegg sellaisia ​​keinoja ko00280 ja ko00910 todettiin merkittävästi rikastettu CRC tapauksissa verrattuna kontrolleihin [6] samanlainen kuin mitä havaittiin tässä tutkimuksessa. Muissa edellisessä koko genomin shotgun metagenomic tutkimuksessa, meidän havainnot Kegg sellaisia ​​keinoja ko00020, ko00280, ko00281, ko00300, ko00785 vahvistettiin, vaan yhdistys Kegg polku ko00910 oli vastakkaiseen suuntaan kuin havaitsimme [3]. Yhteenvetona vahvisti jotkut yhdistysten havaittu edellisessä tutkimuksessa, mutta kaikki aikaisemmat tutkimukset (16S ja koko genomin shotgun-sekvensointi) oli vähän virtaa. Lisäksi nämä aiemmat tutkimukset eivät ehkä ole pystyneet riittävästi säätää mahdollisten sekoittavien tekijöiden, jotka voisivat selittää joitakin vaihtelua tutkimusten välillä. Johtuen useita vertailuja microbiome analyysit, data yhdistäminen tulee olemaan kriittinen voittamiseksi rajallinen valta näissä analyyseissä.

Nykyinen tutkimus ei ole ilman rajoituksia. Ensinnäkin kaikki ulostenäytteet kerättiin poikkileikkaukseltaan, joten se ei ole mahdollista määrittää, onko mikrobien tapahtunut muutoksia ennen syövän kehittymisen tai jos ne johtuivat syövän kehittymiseen. Lisäksi tämä tutkimus oli suhteellisen pieni otoskoko ja siksi olimme alitehoinen havaita monia tilastollisesti merkitseviä korjauksen jälkeen useita testejä. Lopuksi tervettä verrokkia sairaala perustuvan valvonnan odottavat leikkausta ja voi edustaa väestössä tuolloin. Kuitenkin meidän tutkimus on myös vahvuuksia. Pystyimme hyödyntämään olemassa olevia näytteen resurssit kerättiin yli 30 vuotta sitten ja lisääntymään assosiaatioita CRC nykyisestä tutkimuksen. Meidän ulostenäyte oli peräisin kahden päivän kokoelma, joka voi olla edustava tyypillinen suolen microbiome. Pystyimme myös hyödyntää muita olemassa olevia tietolähteitä vertailun.

Tässä tutkimuksessa pystyimme käyttämään koko genomin shotgun metagenomic sekvensointi jäljentää useita merkittäviä havaintoja samalla väestön arvioitiin käyttäen 16S rRNA-sekvensointi [2]. Nykyinen tutkimus on toistettu joitakin merkittäviä geeni-tason järjestöjen kanssa CRC aiemmasta koko genomin shotgun metagenomic tutkimuksessa todettiin Ranskassa [8]. Jatkotutkimuksissa yhdistämällä tietoja eri aikoina, väestö, ja näyte keruumenetelmä auttaa voittamaan joitakin tilastollista ongelmiin epidemiologiset tutkimukset microbiome ja on avain tunnistaa tärkeää yhdistyksille, joille olla mukana CRC paljastamiseksi ja estämiseksi. Lisäksi, koska kaikki nykyiset tutkimukset ovat poikkileikkaus, on välttämätöntä, että tuleva kohorttitutkimukset kuuluu ulostenäyte kokoelma, jotta voidaan tutkia vaikutusta ihmisen suoliston microbiome on terveydellisiä haittoja, kuten CRC.

tukeminen tiedot

S1 Taulukko. Keskimääräinen suhteellinen runsaus tai havaitsemista taksonomisen tehtäviä (eli pääjakso, luokka, järjestystä, perhe, suku, laji, erity, Motu) ja geenien luokkien (eli geeni, moduuli, ja reitti) väestön WGSS DC ja väestön F.

Jokainen välilehti edustaa tiettyä taksonomian tasolla tai geenin tehtävän. Keskimääräinen suhteellinen runsaus tai keskimääräinen tunnistus (läsnäolo /poissaolo) esitetään tapauksista ja valvonta sekä p-arvo päässä Wald testi säätämisen iän, sukupuolen ja painoindeksi (BMI) on käytettävissä.

Doi: 10,1371 /journal .pone.0155362.s001

(XLS) B

Kiitokset

Tämä hanke sai tukea Intramural tutkimusohjelma National Cancer Institute. Osa analysointi oli suorittaa käyttäen laskentaresursseja National Institutes of Health HPC Biowulf klusteri (https://hpc.nih.gov). GZ, SS, AYV, RH, ja PB saanut tukea CancerBiome hanke (European Research Council hanke viite 268985).