CN110189827A - 一种获得肠道菌群测序报告的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种获得肠道菌群测序报告的方法，包括以下步骤：构建菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种；构建肠道菌群功能基因数据库；检测样本中肠道菌群结构，并将样本中肠道菌群结构与菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种进行对比；检测样本中肠道菌群功能基因，并与菌群功能基因数据库数据进行对比；生成肠道菌群测序报告。该方法可准确获得肠道菌群测序报告，科学的预测人体健康发展趋向，有利于指导人们健康管理。
Description
技术领域
本发明涉及生物技术领域，特别涉及一种获得肠道菌群测序报告的方法。
背景技术
肠道菌群，人体肠道的正常微生物，如双歧杆菌，乳酸杆菌等能合成多种人体生长发育必须的维生素，如B族维生素(维生素B1、B2、B6、B12)，维生素K，烟酸、泛酸等，还能利用蛋白质残渣合成必需氨基酸，如天冬门氨酸、苯丙氨酸、缬氨酸和苏氨酸等，并参与糖类和蛋白质的代谢，同时还能促进铁、镁、锌等矿物元素的吸收。这些营养物质对人类的健康有着重要作用，一旦缺少会引起多种疾病。
随着生活水平的提高，人们越来越关注自身的健康状况，市场上也出现了多种对人体健康进行管理和指导的***，但现有的健康管理***中大多是通过直接可自人体体表测量的体温、血压、脂肪含量等特征参数对人体的健康情况进行监控及指导，虽具有一定的指导效果，但并不明显，主要是因为用户并不了解产生健康问题的原因，也就不能进行有针对性的改善。
发明内容
技术问题：为了解决现有技术的缺陷，本发明提供了一种获得肠道菌群测序报告的方法。
技术方案：本发明提供的一种获得肠道菌群测序报告的方法，该方法也是一种利用肠道菌群测序报告对人体健康预测方法，包括以下步骤：
(1)构建菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种；构建肠道菌群功能基因数据库；
(2)检测样本中肠道菌群结构，并将样本中肠道菌群结构与菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种进行对比；检测样本中肠道菌群功能基因，并与菌群功能基因数据库数据进行对比；生成肠道菌群测序报告。
所述菌群年龄数据库的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段健康人群的肠道菌群样本，测试各样本的菌群总量、菌群中乳酸杆菌总量、双歧杆菌总量、大肠杆菌总量，构建各年龄段的菌群结构相关信息，形成年龄与菌群结构的相关关系。
所述菌群趋向模型的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段不同健康状况的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和健康状况的菌群结构进行分型，按健康趋势分为若干种菌群趋向。
所述菌群趋向包括极健康趋向、高度健康趋向、健康趋向、比较健康趋向、衰老趋向、亚健康趋向、疾病趋向1级、疾病趋向2级、疾病趋向3级。
风险预测趋向模型的构建方法为：获取一定数量不同疾病及同一疾病不同程度的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和疾病状况的菌群结构进行分型，形成疾病与疾病程度的相关关系，将疾病程度分为低、较低、中等、较高、高几种程度，所述疾病包括糖尿病、大肠癌、溃疡性结肠炎、肥胖、心血管疾病。
营养吸收水平模型的构建方法为：获取一定数量对不同食物营养吸收水平的人群的肠道菌群样本，对各食物不同营养吸收水平的菌群结构进行分型，形成菌群结构与各食物营养吸收水平的相关关系，将营养吸收水平分为低、较低、中等、较高、高几种程度；所述不同食物包括糖、谷物、米、面类食物，肉蛋奶类食物，脂肪类食物。
抗生素抗性模型的构件方法为：获取一定数量食用一定时间抗生素后的健康人群的肠道菌群样本，对菌群结构进行分型，形成菌群结构与食用一定时间抗生素后的健康人群的相关关系，将抗生素抗性分为低、较低、中等、较高、高几种程度。
菌群功能基因数据库的构建方法为：获取一定数量健康人群和不健康人群的肠道菌群样本，对菌群中功能基因量进行检测，并形成健康人群功能基因数值范围数据库。
步骤(2)后还可以包括，步骤(3)：根据菌群测序报告，给出健康管理方案。
有益效果：本发明提供的方法可准确获得肠道菌群测序报告，科学的预测人体健康发展趋向，有利于指导人们健康管理。
附图说明
图1为样本的肠道菌群结构与健康人群肠道菌群结构对比图；
图2为20个健康与疾病高相关菌种与本发明获得的数据库对比图；
图3为样样本的菌群年龄图；
图4为样本的肠道菌群预测趋向图；
图5为某样本的各种疾病风险预测图；
图6为2型糖尿病风险指数图；
图7为结肠癌风险指数图；
图8为肥胖风险评估图；
图9为溃疡性结肠炎风险评估；
图10为心脏病风险评估图；
图11为某样本的营养吸收水平图；
图12为某样本的抗生素抗性图。
具体实施方式
下面对本发明作出进一步说明。
获得肠道菌群测序报告的方法，包括以下步骤：
(1)构建菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种；
所述菌群年龄数据库的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段健康人群的肠道菌群样本，测试各样本的菌群总量、菌群中乳酸杆菌总量、双歧杆菌总量、大肠杆菌总量，构建各年龄段的菌群结构相关信息，形成年龄与菌群结构的相关关系；
所述菌群趋向模型的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段不同健康状况的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和健康状况的菌群结构进行分型，按健康趋势分为若干种菌群趋向；所述菌群趋向包括极健康趋向、高度健康趋向、健康趋向、比较健康趋向、衰老趋向、亚健康趋向、疾病趋向1级、疾病趋向2级、疾病趋向3级。
风险预测趋向模型的构建方法为：获取一定数量不同疾病及同一疾病不同程度的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和疾病状况的菌群结构进行分型，形成疾病与疾病程度的相关关系，将疾病程度分为低、较低、中等、较高、高几种程度，所述疾病包括糖尿病、大肠癌、溃疡性结肠炎、肥胖、心血管疾病。
营养吸收水平模型的构建方法为：获取一定数量对不同食物营养吸收水平的人群的肠道菌群样本，对各食物不同营养吸收水平的菌群结构进行分型，形成菌群结构与各食物营养吸收水平的相关关系，将营养吸收水平分为低、较低、中等、较高、高几种程度；所述不同食物包括糖、谷物、米、面类食物，肉蛋奶类食物，脂肪类食物。
抗生素抗性模型的构件方法为：获取一定数量食用一定时间抗生素后的健康人群的肠道菌群样本，对菌群结构进行分型，形成菌群结构与食用一定时间抗生素后的健康人群的相关关系，将抗生素抗性分为低、较低、中等、较高、高几种程度。
(2)检测样本中肠道菌群结构，并将样本中肠道菌群结构与菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种进行对比，生成肠道菌群测序报告；
下面用一个实例来说明形成的肠道菌群测序报告，包括
(2.0)样本肠道菌群检测菌群结构：
例如，
(2.0.1)下表给出了肠道重要菌属菌群的检测结果：
结果提示：
拟杆菌属数量中等，普雷沃氏菌属数量很低，表明受检者的食谱中蛋白类或精粮类食物搭配不合理；
乳酸产生菌：乳杆菌属数量较少，双歧杆菌属丰度偏高，丁酸产生菌的数量总体低于健康老年男性；
埃希菌属和链球菌为主要的疾病相关细菌，埃希氏菌属和梭杆菌属数量较低，注意防护疾病的发生。
(2.0.2)图1展示了该样本的肠道菌群结构与健康人群肠道菌群结构对比，结果显示：
受检者肠道内拟杆菌属数量与高度健康青年相似，但高出健康老年男性群体，普雷沃氏菌属数量很低；
受检者肠道内菌属分布极不平衡，拟杆菌属和巨单孢菌菌属占据了绝对优势；
受检者肠道内疾病相关菌数量较低。
(2.0.3)下表给出了特定肠道菌含量的检测结果：
说明：“+”表示检测到，“-”表示未检测到
结果显示：该样本中没有发现以上食源性致病菌。
条件致病菌和其它肠道菌含量
以下针对多种人体肠道内主要条件致病菌，以及在肠道环境中含量较高但作用仍不明确的细菌，检测了样本中的含量，并把之与参考人群的数值做了比较，结果如下：
结果显示：在15种条件致病菌中，样本中有6种含量低于参考值，样本有0种含量高于参考值。
(2.0.4)图2展示了20个健康与疾病高相关菌种与本发明获得的数据库对比，结果显示：
该受检者图谱显示，其肠道菌群11个与健康高相关菌种(除1143，3117号正常，其余含量均很低)含量较低，这些健康相关细菌的减少，会增加肿瘤、冠心病等很多疾病发生的风险。
受检者肠道菌群与疾病高相关细菌85号、90号、120号含量较高，这些疾病高相关菌会增加脑血管疾病、糖尿病、心脏病等疾病的发病风险。
(2.1)肠道菌群年龄：
菌群年龄是根据申请人所构建的大样本大数据库分类统计得到，其原理是统计分析检测个体肠道菌群与0-100岁各年龄阶段健康人群相似程度，
| 菌群年龄与检测个体年龄关系 | 菌群功能与状态解释 |
| 菌群年龄≈检测个体年龄 | 菌群功能与年龄相符 |
| 菌群年龄＞检测个体年龄 | 菌群过早老化，功能降低 |
| 菌群年龄＜检测个体年龄 | 菌群功能优于同龄人群 |
例如，检测的一个样本的菌群年龄见图3，该样本的菌群年龄为60岁。
(2.1)肠道菌群预测趋向：
菌群趋向预测是基于申请人所构建的大样本大数据库，对不同年龄阶段和健康状况的菌群结构进行分型，按健康趋势分为9种菌群趋向。菌群趋向预测表盘顺时针方向表示健康状况越来越差，患慢性病风险逐步增大。
例如，图4中展示了某样本的肠道菌群预测趋向，结果显示，该菌群趋向于亚健康趋向类似。
(2.3)风险预测：将样本检测的菌群结构与风险预测趋向模型进行对比，获得风险预测结果，例如，图5中展示了某样本的各种疾病风险预测。
近年来越来越多的研究表明，许多疾病的发生发展与肠道菌密切相关。基于肠道微生态检测的疾病风险评估，以及通过调节肠道微生态来预防疾病，是健康管理的一个新思路。
(2.3.1)2型糖尿病风险评估
以往，对2型糖尿病的研究往往忽视了肠道菌群对其的影响。直到近年来，PatriceD.Cani教授研究发现肠道菌群产生的内毒素可以产生胰岛素抗性作用；赵立平教授的实验中也发现，植入EnterobactercloacaeB29细菌数周后，小鼠产生了胰岛素抗性；而申请人通过研究发现，在糖尿病人体内，丁酸产生菌数量减少、条件致病菌增多。这些研究都表明，肠道菌群与2型糖尿病发病密切相关。
基于以上研究成果，根据样本肠道内与2型糖尿病相关的微生物含量信息，评估样本的2型糖尿病风险指数，结果见图6，中间虚线表示了样本的位置，两侧虚线之间为大部分健康人群所处的区域；结果显示：在参考人群中的位置样本的2型糖尿病指数为-0.04，与参考人群相比，样本的2型糖尿病指数高于17.71％的人。
(2.3.2)结肠癌风险评估
结肠癌是一种高发的胃肠道恶性肿瘤，其早期症状多不明显，因而常常被漏诊。大量的实验和临床研究表明，肠道慢性炎症是结肠癌的重要的发病因素之一，而肠道“致病菌”是肠道慢性炎症的一个重要原因。已有许多研究报道，各种不同的“致病菌”与炎症引起的结肠癌的发生相关。
基于以上研究成果，我们根据样本肠道内与结肠癌相关的微生物含量信息，评估样本的结肠癌风险指数，结果见图7，中间虚线表示了样本的位置，两侧虚线之间为大部分健康人群所处的区域；结果显示：在参考人群中的位置样本的结肠癌指数为-2.71，与参考人群相比，样本的结肠癌指数高于6.25％的人。
(2.3.3)肥胖风险评估
肥胖与肠道菌密切相关，曾有研究团队通过实验将肥胖小鼠粪便移植到瘦小鼠体内，数周之后发现，瘦小鼠变成了肥胖小鼠，该实验通过粪便移植改变小鼠肠道内肥胖相关菌群含量，从而致使小鼠显示肥胖症状。CarlVael等也曾对3岁以内的婴幼儿进行肠道菌的研究，发现不同的菌群构成与婴幼儿未来发生肥胖的几率相关。这些研究都表明，肠道菌群对于人患肥胖的作用不容忽视。
结果见图8，在参考人群中的位置样本的肥胖指数为-6.41，与参考人群相比，样本的肥胖指数高于38.67％的人(中间虚线表示了样本的位置，两侧虚线之间为大部分健康人群所处的区域)。
(2.3.4)溃疡性结肠炎风险评估
炎症性肠病(IBD)包括溃疡性结肠炎(UC)和克罗恩病(CD)，就目前对于UC的发病机制的认识主要环境因素作用于遗传易感者，在肠道菌群的参与下，导致免疫反应和炎症的过程，可能由于抗原的持续刺激或/及免疫调节紊乱，这种免疫炎症反应表现为过度亢进和难于自限。UC和CD的区别在于致病因素的不同，发病的具体环节不同，最终导致组织损坏的表现不同。
溃疡性结肠炎主要是侵及结肠黏膜的慢性非特异性炎性疾病，常始自左半结肠，可向结肠近端乃至全结肠，以连续方式逐渐进展，通常认为肉类尤其是红肉及人造黄油与其病发相关，同时红肉也可能是导致复发的重要原因。
结果见图9，在参考人群中的位置样本的溃疡性结肠炎指数为-2.81，与参考人群相比，样本的溃疡性结肠炎指数高于8.33％的人(中间虚线表示了样本的位置，两侧虚线之间为大部分健康人群所处的区域)。
(2.3.5)心脏病风险评估
心脏病是一类比较常见的循环***疾病。循环***由心脏、血管和调节血液循环的神经体液组织构成，循环***疾病也称为心血管病，包括上述所有组织器官的疾病，在内科疾病中属于常见病，其中以心脏病最为多见，能显著地影响患者的劳动力。
结果见图10，样本的心脏病指数为-2.51与参考人群相比，样本的心脏病指数高于32.29％的参考人群(中间虚线表示了样本的位置，两侧虚线之间为大部分健康人群所处的区域)。
(2.4)营养吸收水平：将样本检测的菌群结构与营养吸收水平模型进行对比，获得营养吸收水平结果，例如，图11中展示了某样本的营养吸收水平。
(2.5)抗生素抗性：将样本检测的菌群结构与抗生素抗性模型进行对比，获得抗生素抗性结果，例如，图12中展示了某样本的抗生素抗性。
(2.6)功能基因：检测样本中肠道菌群功能基因，并与菌群功能基因数据库数据进行对比，预测健康趋势，例如：
(3)根据菌群测序报告，给出健康管理方案，所述健康管理方案包括：
受检者肠道菌群数量和多样性较低，肠道菌群的繁荣程度不高，乳酸类益生菌数量不高，需要适量摄入。丁酸产生菌的数量较低，不利于乳酸的进一步转化，因此需要选择性采用酪酸菌相关益生菌产品，而不是乳酸菌类产品。
受检者肠道内11个健康高相关细菌中的9个明显减少，主要是普雷沃氏菌和Alistipes的成员，目前市场上还没有相关的益生菌产品出现，但可以通过摄入一些富含寡糖的益生元产品调节上述菌群的数量。
受检者肠道内主要的疾病高相关细菌是大肠杆菌、梭菌属、婴儿链球菌、活泼瘤胃球菌等，这些菌数量高将导致腹泻、便秘、腹痛，如长期处于此状态，会增加心脑血管疾病、肠道疾病等慢性疾病的风险，可以通过摄入一些益生元产品，提高有益菌含量，抑制有害菌生长。
需要特别说明的是，本专利对于各种菌群趋向、风险预测趋向、营养吸收水平、抗生素抗性等均是预测其风险，并非是针对疾病的检测，结果并不能直接获得该样本的健康结果，而且对健康可能的发展方向的一种预测。
Claims (9)
1.一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)构建菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种；构建肠道菌群功能基因数据库；
(2)检测样本中肠道菌群结构，并将样本中肠道菌群结构与菌群年龄数据库、菌群趋向模型、风险预测趋向模型、营养吸收水平模型、抗生素抗性模型中的一种或几种进行对比；检测样本中肠道菌群功能基因，并与菌群功能基因数据库数据进行对比；生成肠道菌群测序报告。
2.根据权利要求1所述的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：所述菌群年龄数据库的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段健康人群的肠道菌群样本，测试各样本的菌群总量、菌群中乳酸杆菌总量、双歧杆菌总量、大肠杆菌总量，构建各年龄段的菌群结构相关信息，形成年龄与菌群结构的相关关系。
3.根据权利要求1所述的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：所述菌群趋向模型的构建方法为：获取一定数量的0-100岁各年龄段不同健康状况的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和健康状况的菌群结构进行分型，按健康趋势分为若干种菌群趋向。
4.根据权利要求3所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：所述菌群趋向包括极健康趋向、高度健康趋向、健康趋向、比较健康趋向、衰老趋向、亚健康趋向、疾病趋向1级、疾病趋向2级、疾病趋向3级。
5.根据权利要求1所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：风险预测趋向模型的构建方法为：获取一定数量不同疾病及同一疾病不同程度的人群的肠道菌群样本，对该年龄段和疾病状况的菌群结构进行分型，形成疾病与疾病程度的相关关系，将疾病程度分为低、较低、中等、较高、高几种程度，所述疾病包括糖尿病、大肠癌、溃疡性结肠炎、肥胖、心血管疾病。
6.根据权利要求1所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：营养吸收水平模型的构建方法为：获取一定数量对不同食物营养吸收水平的人群的肠道菌群样本，对各食物不同营养吸收水平的菌群结构进行分型，形成菌群结构与各食物营养吸收水平的相关关系，将营养吸收水平分为低、较低、中等、较高、高几种程度；所述不同食物包括糖、谷物、米、面类食物，肉蛋奶类食物，脂肪类食物。
7.根据权利要求1所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：抗生素抗性模型的构件方法为：获取一定数量食用一定时间抗生素后的健康人群的肠道菌群样本，对菌群结构进行分型，形成菌群结构与食用一定时间抗生素后的健康人群的相关关系，将抗生素抗性分为低、较低、中等、较高、高几种程度。
8.根据权利要求1所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：菌群功能基因数据库的构建方法为：获取一定数量健康人群和不健康人群的肠道菌群样本，对菌群中功能基因量进行检测，并形成健康人群功能基因数值范围数据库。
9.根据权利要求1所述的的一种获得肠道菌群测序报告的方法，其特征在于：步骤(2)后还可以包括，步骤(3)：根据菌群测序报告，给出健康管理方案。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190830 |
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