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阴道微生物群数据的荟萃分析为早产提供了新的视角

作者:Sirota来源:frontiersin

早产PTB是指在胎龄37周前出生的婴儿。它是导致围产儿不健康和死亡的主要原因。

在这项研究中,我们对PTB中的阴道微生物组进行了全面的荟萃分析。

我们整合了来自5项独立研究的3201个样本的原始纵向16S rRNA阴道微生物组数据,与正常分娩的产妇对比,我们对早产妇女阴道微生物组的状态有了新的见解。

我们发现过早分娩的女性在阴道微生物组丰度方面表现出较高的样本内差异,在妊娠早期观察到最显著的差异。

纵向模拟数据揭示了许多与PTB相关的微生物属,包括先前已知的几种和通过该荟萃分析新鉴定的两种:Olsenella和Clostridium sensu stricto

。从这种综合分析中得出的新假设可以引申出新的诊断,以确定PTB风险较高的女性,并可能为新的治疗干预提供有用的信息。


PTB背后的机制尚不清楚。

阴道微生物平衡的破坏,引起炎症过程,是原因之一。这是我们研究的重点。

一般而言,与其他身体部位相比,阴道微生物组的多样性较低。

研究怀孕期间阴道微生物组在出生时间方面的差异可以更好地理解阴道微生物组在PTB中的作用。

Hyman等人发现未培养的细菌在足月和PTB妊娠期间显着不同,并且黑人患者具有最多样化的微生物群落。

DiGiulio等人发现,与足月分娩的女性相比,过早分娩的女性阴道微生物组丰度存在一些差异。

由于之前的研究没有一致的结果,样本数量,受试者和种族背景也不尽相同,我们的目标是进行荟萃分析以解决这些问题,并查看是否存在与PTB相关的常见微生物特征。


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表格1 数据分别来自公用数据库。


分析管道概述

我们使用一致的16S管道量化了所有阴道微生物组样本的分类组成,该管道估计每个样本中每个物种水平操作分类单位(OTU)的相对丰度。

正如预期的那样,如果没有对OTU丰度应用归一化(图2A)或应用对数转换(图2B),则样本按队列聚类,但这种偏差在批量归一化后消失(图2C)。

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图2

在不同种族群体、过早分娩的女性中观察到一致的更高的微生物样本内差异。

我们使用五项研究的宏数据,将数据分为四个种族:白人,黑人,亚洲人和其他人。显示PTB组中较高的样本内方差的趋势在不同种族群体中是一致的。

阴道微生物组荟萃分析揭示了与PTB相关的新型细菌属.

我们进行了一项关联荟萃分析,比较早产和足月妇女的细菌种类丰度。

重要的是要认识到,在我们的最终队列中,合并研究之间的采样时间和研究设计差异会产生偏差。

总体而言,观察归一化OTU的t-SNE图,在全球范围内观察到表型组的部分聚类。

我们发现,早产患者的微生物样本内差异与足月分娩的患者显着不同,继续分娩早产的患者样本内差异较大。

我们使用样本方差的度量来查看样本内方差。通常,方差是基因表达领域中使用的方法。

这一措施也被新兴的微生物组分析工具所使用。

我们还使用线性混合效应回归,来鉴定与所有三个月的出生时间显着相关的细菌属。

首先,发现代表乳酸杆菌的OTU在所有妊娠期间足月分娩的患者中更丰富。由于这一发现仅属于属一级,因此需要进一步的实验来进行物种和菌株水平鉴定。

其次,我们发现了几种与PTB相关的细菌属。其中两个,Olsenella和Clostridium sensu stricto,在我们在这个荟萃分析中使用的先前的研究中没有报道。

基于我们观察到的关联,发现乳酸杆菌作为保护属在妊娠期的足月患者中显着更高,我们建议缺乏乳酸杆菌,并与其他厌氧菌相结合,可以作为妊娠期妊娠期间PTB的更强预测因子。

这项研究有一些局限性。

第一,是16S rDNA扩增的差异。

在我们的荟萃分析中,我们以几种方式解决了这个问题。首先是使用封闭参考比对方法处理数据,以解决不同引物的扩增问题。

我们还使用对许多16S rRNA分子具有完全或几乎完全覆盖的、可信赖的参考数据库,减少了来自不同研究的2个不同扩增区域不能鉴定相同分子的机会。

此外,我们使用ComBat进行数据标准化,以解释潜在的批次效应。

最后,我们将OTU合并到分类群中以减少变异性并重复样本内方差分析。

这些结果表明,属级趋势与物种水平趋势一致,尽管目标V区对于五个原始群组是不同的。

另一个潜在的限制是使用样本内方差作为足月与早产妇女之间差异的度量。我们知道这个指标并不是常用的微生物组研究,尽管它在基因表达分析中很有用。

由于我们试图建模的OTU数据的性质以及ComBat完成的标准化的复杂性,我们无法使用任何传统的α多样性度量标准。

最后一个可能的限制是患者选择标准。联合研究中的患者在地理,饮食,生活方式和其他特征方面来自不同的背景,例如身高,体重,可能影响结果的医疗条件。

随着越来越多的数据公开可用,我们希望更多的标准化和宏数据可用性将有助于解决这些问题。



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参考文献


Meta-Analysis of Vaginal Microbiome Data Provides New Insights Into Preterm Birth

Idit Kosti , Svetlana Lyalina , Katherine S. Pollard , Atul J. Butte   and Marina Sirota

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