“代谢组”要火！

微生物组学研究的火热程度都快突破天际了，大阅哥已经写了几期与微生物相关的文章，包括（但不限于）与肥胖和高血压之间的密切关联、影响肿瘤免疫治疗疗效，与神经、肿瘤、免疫等疾病的关联等等。究竟微生物如何影响到肠道以外的“远程器官”呢？这边大阅哥就不得不唠叨一下代谢组学与微生物组学“水乳交融”的那些事儿。

正式开始之前，我们先来看一个重要概念——“系统生物学（Systematic biology）”。系统生物学是一个较新的学科，涵盖了基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学和表观组学等，其目的就是要将多组学联合起来，从整体层面上探讨生物学问题。随着微生物组学研究的不断升温，系统生物学的思想也被运用进来，研究者们不局限于基因组和转录组学的探索，更加入了代谢组或蛋白组学的研究，从整体的系统层面上阐述微生物与人体相关的科学问题，探索微生物对人体疾病的关系，寻求疾病诊断新型标准物，改善人体健康等。

随着微生物研究越来越接近实用，代谢组学与微生物组学的交融也就更形密切，要想探究未来在基因组学和转录组学领域内发生的事情，代谢组学也要大显神威啦。

什么是代谢组学

代谢组学（Metabolomics）是指对某一生物、组织或细胞中相对分子量低于1000的低分子量代谢产物进行定性和定量分析，并寻找代谢物与生理、病理变化的相关关系的一门科学。随着高通量检测技术的快速发展，代谢组学已经渗透到多个领域，如疾病诊断、药物研发、植物学、毒理学、微生物学及人类健康等。代谢产物可大致分为初生代谢产物和次生代谢产物，初生代谢产物又可以进一步分成水溶性代谢物和脂溶性代谢物，而次生代谢产物则是经由次生代谢途径产生的一些结构较为复杂的分子如毒素和激素类。

下面我们说说代谢组学都上了谁的车？

老司机1号——16S微生物多样性

物种群落的多样性和组成结构往往是微生物相关研究的开端，而基于16S rDNA、18S rDNA或ITS高变区的高通量测序方法是检测该环境下微生物群落多样性、组成结构，群落特征和进行功能预测很重要的一个方法。16S扩增子测序过后可以通过菌种的结构组成入手，探究差异或者优势菌种是否与某一代谢物相关。以“16S微生物多样性检测”与“代谢组检测”相结合的套路，是很好的研究思路，也是发文利器。

Lu K等人以小鼠为模型研究砷中毒会严重影响人体健康，研究者采用16S rDNA测序和代谢组质谱分析相结合的方法，探究了砷中毒对小鼠肠道菌群及代谢产物的影响。通过对氨基酸、胆汁酸、脂类、脂肪酸以及吲哚类化合物等代谢产物的检测，显示砷中毒会造成146种产物含量上升，224种产物含量减少，联合16S rDNA测序结果，显示部分差异菌群和差异代谢产物之间存在明显互作，例如吲哚的合成与Erysipelotrichaceae菌显著正相关，而与Clostridiales显著负相关。

A.砷中毒与对照组样本中菌落结构组成柱状图

B.经过砷处理后的370个显著差异代谢产物

Lu K, et al., Arsenic exposure perturbs the gut microbiome and its metabolic profile in mice: an integrated metagenomics and metabolomics analysis [J]. Environmental Health Perspectives, 2014, DOI: 10.1289/ehp.1307429 （IF：9.776）

老司机2号——宏基因组

16S多样性研究得出的结果是微生物的群落结构，菌种组成和分布特点等特征，而若要探究机制或进行更深入的研究，就要聚焦在基因的功能与通路层面上。宏基因组可以获得环境微生物基因信息的综合，从而分析微生物群体基因组成多样性与丰度、微生物群落结构、物种分类、进化关系和挖掘微生物与宿主之间的关系等。因此，将“宏基因组学”研究与“代谢组学”研究融合，可以基于菌种基因对应功能与代谢通路，检测目标通路中相关的代谢产物，印证宏基因组的结论，是目前常见的研究思路。

上海交通大学医学院附属瑞金医院的研究人员通过宏基因组关联分析，结合血清代谢组学和蛋白组学研究手段，认为肥胖相关的肠道微生物物种与循环代谢物的变化有关。研究人员共采集了257个来自健康人群、肥胖人群和经缩胃手术治疗后的肥胖人群的粪便样本，通过宏基因组关联研究的方法，揭示了肥胖患者存在肠道菌群失调，导致其对碳水化合物的利用能力升高；促炎症因子、芳香族氨基酸（AAA）和支链氨基酸（BCAA）的产生增高，且发现F. prausnitzii 和 B. thetaiotaomicron可以降低血液中谷氨酸的浓度；同时，采用非靶向代谢组谱方法（俗称的广筛），检测到了148中在正常和肥胖人群中显著差异的代谢物，其中结构确定的13种代谢物，包括了谷氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸等。通过利用宏基因组研究结合代谢组检测，阐明了肠道微生物的氨基酸代谢可能会调节血液循环中的氨基酸水平，从而加重肥胖和代谢并发症的发展。

A.肥胖人群和正常人群基于217个宏基因组关联组（metagenomic linkage groups,MLGs）构建的关联图 

B.基于MLGs的菌种类型与7种氨基酸产生聚类热图。

Liu R, Hong J, Xu X, et al. Gut microbiome and serum metabolome alterations in obesity and after weight-loss intervention[J]. Nature medicine, 2017, DOI:10.1038/nm.4358 （IF：29.886）

老司机一起来

在微生物研究中，先从16S多样性研究出发，后到宏基因组学，最后再结合代谢组或蛋白组进行实验的研究思路是完善且富有逻辑的，运用这个思路，可以清晰地从微生物的菌落组成、丰度到基因功能、通路再到代谢产物的层面上阐明一个具体机制。下面就介绍一个结合16S多样性检测、宏基因组学和代谢组学的综合研究的思路。

Barton, W等人研究了职业运动员和具有久坐生活模式的人群的肠道微生物的差异。先前的研究利用16S rDNA扩增子测序的方式研究了运动员和久坐人群肠道微生物的组成，结果显示运动员的肠道微生物多样性明显高于久坐人群，且特定菌种Akkermansia muciniphila 含量在运动员粪样中要明显比久坐人群高。在新的研究成果中，研究人员继续了先前的研究，对40个橄榄球运动员和46个久坐人群的粪便样本进行宏基因组测序，经过基因功能与代谢通路分析表明，专业运动员与久坐人群的肠道微生物在代谢水平上差异更为显著，尤其在氨基酸合成、碳水化合物降解和次级产物代谢、短链脂肪酸（SCFAs）合成等，在代谢通路上专业运动员比久坐人群具有更高的活性。最后，通过对尿液和粪便样本中的代谢物进行检测，发现在运动员样品组中短链脂肪酸、丙酸盐、丁酸盐等含量更高，这与运动员的饮食中比例较高的纤维膳食摄入及肠道内SCFAs合成途径有关，而短链脂肪酸确实对一系列健康参数有影响，包括免疫力、结肠上皮细胞完整性和脑功能等。通过后续的关联分析得出，短链脂肪酸的产生和Akkermansia有轻微的负相关性，且和Roseburia 及Family XIII Incertae Sedis 有较为明确的正相关性。

A.利用宏基因组测序构建的系统进化树（更易检出与注释低丰度物种）

B.利用16S扩增子测序构建的系统进化树（更易检出与注释高丰度物种） 

C.基因通路与检测到的粪便代谢物关联性分布图

（短链脂肪酸；乙酸和丁酸产生的通路和检测到的代谢物均在运动员组中更高）

Barton, W., et al., The microbiome of professional athletes differs from that of more sedentary subjects in composition and particularly at the functional metabolic level. Gut, (2018) DOI: 10.1136/gutjnl-2016-313627  （IF：16.658）

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参考文献：
1.Lu K, et al., Arsenic exposure perturbs the gut microbiome and its metabolic profile in mice: an integrated metagenomics and metabolomics analysis [J]. Environmental Health Perspectives, 2014, DOI: 10.1289/ehp.1307429 (IF：9.776)
2.Liu R, Hong J, Xu X, et al. Gut microbiome and serum metabolome alterations in obesity and after weight-loss intervention[J]. Nature medicine, 2017, DOI:10.1038/nm.4358 (IF：29.886)
3.Barton, W., et al., The microbiome of professional athletes differs from that of more sedentary subjects in composition and particularly at the functional metabolic level. Gut, (2018) DOI: 10.1136/gutjnl-2016-313627 (IF：16.658)