摘要：近10年，微生物组领域迎来了前所未有的发展，微生物组研究数量及测序数据快速增长。大量研究表明，微生物组复杂多变，会受到诸多因素的影响，包括遗传、种族、饮食、疾病等。

撰文｜617

近10年，微生物组领域迎来了前所未有的发展，微生物组研究数量及测序数据快速增长。大量研究表明，微生物组复杂多变，会受到诸多因素的影响，包括遗传、种族、饮食、疾病等。

尽管了解全球不同地区、文化和社会群体之间的微生物组差异非常重要，但是由于经济水平、科研水平等差异，许多人群的微生物组特征尚未得到剖析。此外，技术因素 （如样品采集、样品存储、DNA提取方式等） 有可能影响样本结果，造成干扰。因此，当前急需构建一个超大型微生物组数据库，以更好地评估全球不同地区人群微生物组的组成特征，并确认可能会影响微生物组结果的技术因素。

近日，芝加哥大学Ran Blekhman团队在Cell杂志上发表了题为Integration of 168,000 samples reveals global patterns of the human gut microbiome的文章。该研究整合了来自68个国家的168,464个16S测序样本，构建了一个全球人类肠道微生物组数据库（microbiomap.org），并分析了地理和技术因素对肠道微生物组的影响。

首先，作者从NCBI收集了245,627个16S测序样本，经过过滤后，最终使用基于DADA2的统一流程分析了来自68个国家的168,464个样本。同时，作者还手动整理了上述样本的相关信息。相关结果整理发布在microbiomap.org上，用户可以在该网页上进行浏览、可视化、过滤以及下载相关数据。此外，作者还创建了一个R包MicroBioMap，以便于进一步分析数据。

在此分析基础上，作者进一步剔除了稀有的分类群，最终保留了150,721个样本。首先，作者评估了常见微生物，发现厚壁菌门Bacillota（99.9%）是最普遍的门，其次为假单胞菌门Pseudomonadota（95.9%）、放线菌门Actinomycetota（93.7%）、 拟杆菌门Bacteroidota（90.9%）、热脱硫杆菌门Desulfobacterota（

与此前的研究结果一致，作者也发现目前大部分样本主要来自欧洲和北美（60.5%），其次为东亚和东南亚（11.3%）、撒哈拉以南非洲（3.7%）、中亚和南亚（3.4%）。进一步作者探究了地理因素的影响，发现不同地区微生物组的多样性和组成存在显著差异。如在alpha多样性上，最高的为拉丁美洲和加勒比地区 （Shannon指数中位数=2.69） ，最低的为中亚和南亚 （Shannon指数中位数=1.68） ；撒哈拉以南非洲和澳大利亚/新西兰之间的差异微生物最多，而欧洲和北美与北非和西亚的差异微生物最少。

接着，作者分析了技术因素对微生物组组成的影响。尽管地理因素比技术因素对微生物组的多样性和组成有更强的影响，但是技术因素仍对结果有不可忽视的影响。如在alpha多样性方面，地理因素表现出最大的效应，其次为bead-beating裂解方法、16S测序区域的选择。

随后，作者进一步评估了16S测序可变区选择的影响。结果显示，不同可变区的选择会对微生物组结果产生影响。如使用V4区的研究，阿克曼氏菌属具有更高的相对丰度；使用V3-V4区的研究，肠杆菌的相对丰度会更高。此外，由于不同地区对可变区选择的偏好性，可能会对区域间的分析比较结果造成干扰。

作者还通过重复抽样探究了不同地区独特微生物分类群的情况，结果表明大多数地区如若继续收集样本仍可以发现新的微生物分类群。

由于不同地区的微生物组存在显著差异，因此最后作者使用随机森林方法探索了是否可以通过微生物组组成判断其地理来源。结果显示，该模型表现出良好的分类能力，对澳大利亚/新西兰样本的预测准确性最高 （AUC=0.944） ，对欧洲和北美的预测准确性最低 （AUC=0.797） 。

综上，该研究整合了来自全球68个国家的168,464个16S测序样本，构建了一个超大型全球人类肠道微生物组数据库，为后续的微生物组研究提供了宝贵资源。同时该研究提示我们应该重视人类微生物组研究采样代表性不平衡问题，关注目前被忽视的国家 （尤其是低收入国家） ，以更全面地研究人类肠道微生物组，挖掘未知微生物。

制版人：十一

BioART战略合作伙伴

（*排名不分先后）

BioART友情合作伙伴

来源：老高的科学课堂