跨越全微生物组关联分析， 进行病原微生物鉴定

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微生物全基因组关联研究发现许多疾病与肠道微生物群中的变化有关。这些研究通常发现一长串的共栖物，作为疾病的生物标记，但没有明确的相关疾病的发病机制。

如果这个领域超越了相关性，要解释因果关系，就需要一个有效的系统，来完善这些丰富多样的微生物名录，并让后续的机理研究得以进行。在这里，我们证明了微生物表型关系的三角法是减少微生物研究中的噪音和识别病原微生物的有效方法。

我们发现，在结肠炎模型中，藏有不同微生物群落的悉生小鼠生存率有差别。

图一，MMB小鼠比HMB小鼠有更严重的结肠炎。

这些共居小鼠产生的动物具有混合的微体生物，显示对结肠炎有中度易感性。

描绘父母的品系小鼠与有混合的微生物的小鼠的微生物表型关系，确认毛螺菌科Lachnospiraceae细菌家族与疾病的防护相关。

采用定向微生物培养技术，我们发现了Clostridium免疫，   这个家族中一个以前未知细菌种类，给到结肠炎小鼠，保护他们避免因结肠炎相关死亡。

为了证明我们的方法的普遍性，我们用它来确定几个诱导抗菌肽肠表达的共生微生物。

因此，我们利用微生物表型三角法，超越标准的微生物全基因组关联分析，识别了两个完全不同的表型致病微生物。

利用微生物表型三角法，识别疾病调节共生，可以更广泛地适用于人类微生物组研究。

图二，微生物表型三角表明细菌家族Lachnospiraceae与避免结肠炎相关。

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参考文献

Moving beyond microbiome-wide associations to causal microbe identification

Neeraj K. Surana & Dennis L. Kasper

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