粪便微生物蛋白质组成的关联和脂肪诱导肥胖症的递文*[S]

  • 郝Q.Tran.
    脚注
    隶属关系
    ‡佐治亚州立大学生物医学研究所炎症,免疫和感染中心,亚特兰大,乔治
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  • 罗伯特H. Mills.
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    隶属关系
    §加州大学药理学,圣地亚哥,加利福尼亚州

    ¶SKAGGS药学学院,加州大学加州大学,加利福尼亚州

    ‖小儿科,加州大学计算机科学与工程系,加州圣地亚哥,加利福尼亚州

    **加州加州大学微生物创新中心,圣地亚哥,加利福尼亚州
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  • 妮可五手
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    ‡‡神经科学院,佐治亚州立大学,亚特兰大,乔治
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  • 玛丽K.持有人
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    ‡‡神经科学院,佐治亚州立大学,亚特兰大,乔治

    §心理学,佐治亚理工学院,亚特兰大,GA 30332
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  • Geert J. de Vries
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    ‡‡神经科学院,佐治亚州立大学,亚特兰大,乔治
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  • Rob Knight.
    隶属关系
    ‖小儿科,加州大学计算机科学与工程系,加州圣地亚哥,加利福尼亚州

    **加州加州大学微生物创新中心,圣地亚哥,加利福尼亚州
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  • BENOIT烧干
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    ‡佐治亚州立大学生物医学研究所炎症,免疫和感染中心,亚特兰大,乔治

    ‡‡神经科学院,佐治亚州立大学,亚特兰大,乔治
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  • 大卫J.Gonzalez.
    一致
    可以解决谁对应的通信:
    脚注
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    §加州大学药理学,圣地亚哥,加利福尼亚州

    ¶SKAGGS药学学院,加州大学加州大学,加利福尼亚州

    **加州加州大学微生物创新中心,圣地亚哥,加利福尼亚州
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  • 安德鲁T. Gewirtz.
    一致
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    ‡佐治亚州立大学生物医学研究所炎症,免疫和感染中心,亚特兰大,乔治
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  • 作者脚注
    *这项工作得到了国家糖尿病和消化系统和肾病的支持,请授予DK099071(A.T.G.)和DK083890(A.T.G.)。 B.亚洲克罗恩和结肠炎基金会的职业发展奖得到了炸盘。 D.J.G.被雷托马斯爱德华兹基金德斯基金会和总统UC办公室的支持得到了支持。
    [S] 本文包含补充数据和表格。提交人声明他们在本节中没有竞争利益。
    ‖‖表示联合第一作者。
    ‡‡‡表示联合高级作者。
      精致高脂,低纤维饮食的消耗促进肥胖的发展及其相关后果。虽然遗传学在对这种贫味饮食的易感性方面发挥着重要作用,但具有近似均匀的遗传学的小鼠在肥胖程度上表现出显着的异质性,以响应这些饮食。这表明非遗传决定簇在饮食诱导的肥胖症中发挥作用。因此,我们寻求识别预测和/或与肥胖的发展的参数,以响应萎缩的饮食。我们在小鼠队列中测定行为,代谢参数,炎症标志物/细胞因子,微生物群组合物和粪便标志物( n = 50)在此之前,8周后,施用obesogencion的高脂低纤维饮食。既不是行为测试也不是炎症标志物的定量概括预测饮食诱导的肥胖症的严重程度。虽然,小鼠的小小鼠在血清IL-6中表现出基础升高(n = 5)在队列中较肥胖的小鼠。虽然粪便微生物群组成显着变化,以响应于溶血性饮食,但缺乏预测哪种小鼠相对易于或抗肥胖的能力。相比之下,粪便元素分析显示与肥胖症相关的蛋白质之间的功能和分类差异。微生物群组成数据的有针对性的询问成功验证了元素中看到的分类差异。虽然将来需要未来的工作来确定这些协会的适用性与动物和人类的其他群组,但这项研究仍然突出了肠道微生物蛋白预测和影响肥胖症的影响的潜在力量。

      图形概要

      肥胖是一个新兴21世纪的流行病。肥胖症和疾病状态驱动,包括2型糖尿病,心血管疾病和肝病威胁到压倒性的医疗保健系统(
      • Apovian C.M.
      肥胖症:定义,合并,原因和负担。
      )。因此,肥胖是一种当代医学问题,对解决解决方案的可怕需求构成了严重的公共卫生危机。肥胖的发病率增加被认为是由广泛的社会变化驱动,这导致了身体活动减少,增加了可口低成本的能量丰富的食物(
      • Stelmach-Mardas M.
      • Rodacki T.
      • Dobrowolska-iwanek J.
      • Brzozowska A.
      • Walkowiak J.
      • Wojtanowska-Krosniak A.
      • zagrodzki p.
      • Bechthold A.
      • Mardas M.
      • 波音H.
      肥胖成年人食品能量密度与体重变化的联系。
      )。然而,个人在这种环境中发展肥胖的程度是高度异质的。个体遗传学的变化有助于,但不足以完全解释这种异质性。例如,表征重量不全的单卵双胞胎的研究表明,具有共同的环境,身体活动和遗传因素的个体在肥胖上显示异质性(
      • Naukkarinen J.
      • 海宁恩斯。
      • Hakkarainen A.
      • Lundbom J.
      • VUOLTEENAHO K.
      • Saarinen L.
      • Hautaniemi S.
      • Rodriguez A.
      • Fruhbeck G.
      • Pajunen P.
      • 腹膜T.
      • oresic m.
      • Moilanen E.
      • Suomalainen A.
      • Lundbom N.
      • KAPRIO J.
      • Rissanen A.
      • Pietilainen K.H.
      在重症中的单卵双胞胎双胞胎中表征代谢健康肥胖症。
      )。类似地,基于大鼠的研究表明,即使在受良好控制的环境中使用高度近距离动物(),响应于噬菌体的饮食,表现出显着的异质性。
      • Archer Z.A.
      • Rayner D.v.
      • Rozman J.
      • Klintenspor M.
      • Mercer J.G.
      男性Sprague-Dawley大鼠体重增加的正常分布喂养高能饮食。
      ,
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      )。更好地了解影响肥胖症倾向的非遗传因素可能有助于鉴定肥胖症的危险,并可以产生可修饰的因素来改善这种疾病状态。
      提出了至少部分独立于遗传学的几个因素,以影响饮食诱导的肥胖症(DIO)的倾向
      使用的缩写是:
      DIO.
      饮食诱发的肥胖
      CXCL1
      趋化因子(C-X-C主题)配体1
      埃莉莎
      酶联免疫吸附测定
      鞭毛
      he
      人类胚胎肾脏
      IGA.
      免疫球蛋白A.
      IgG.
      免疫球蛋白G.
      IL-6
      白细胞介素6.
      Lcn-2
      Lipocalin-2
      LPS.
      脂多糖
      MPO
      myeloperoxidase.
      MRI.
      磁共振成像
      TLR4
      偶然的受体4
      TLR5
      达到受体5
      TNF-α.
      肿瘤坏死因子α
      小姐
      质谱
      TMT.
      串联质量标签。
      1使用的缩写是:DIO.
      饮食诱发的肥胖
      CXCL1
      趋化因子(C-X-C主题)配体1
      埃莉莎
      酶联免疫吸附测定
      鞭毛
      he
      人类胚胎肾脏
      IGA.
      免疫球蛋白A.
      IgG.
      免疫球蛋白G.
      IL-6
      白细胞介素6.
      Lcn-2
      Lipocalin-2
      LPS.
      脂多糖
      MPO
      myeloperoxidase.
      MRI.
      磁共振成像
      TLR4
      偶然的受体4
      TLR5
      达到受体5
      TNF-α.
      肿瘤坏死因子α
      小姐
      质谱
      TMT.
      串联质量标签。
      。这种因素的一个潜在的中央Nexus是炎症,影响包括胰岛素和瘦素的代谢信号传导途径(
      • Hotamisligil G.S.
      炎症,metaFlammation和免疫素质障碍。
      ),在喂养行为中具有良好的角色。还提出炎症,以促进可能影响食物消费的焦虑和反社会行为等行为模式(
      • jeon s.w.
      • kim y.k.
      神经炎症和神经血管功能障碍在重大抑郁症的作用。
      )。虽然众多元素影响炎症,但一个越来越欣赏的因素是肠道微生物肿块(
      • ley r.e.
      • Turnbaugh P.J.
      • Klein S.
      • Gordon J.I.
      微生物生态学:与肥胖有关的人体肠道微生物。
      ,
      • Turnbaugh P.J.
      微生物和饮食诱导的肥胖:快速,便宜,失控。
      ,
      • Turnbaugh P.J.
      • 后面的F.
      • 富尔顿L.
      • Gordon J.I.
      饮食诱导的肥胖与小鼠远端肠道微生物组中的显着但可逆的改变相关联。
      ,
      • Turnbaugh P.J.
      • 哈马迪姆
      • Yatsunenko T.
      • Cantarel B.L.
      • 邓肯A.
      • ley r.e.
      • Sogin M.L.
      • 琼斯W.J.
      • roe b.a.
      • Fifourtit J.P.
      • egholm M.
      • Henrissat B.
      • Heath A.c。
      • 骑士r.
      • Gordon J.I.
      肥胖和瘦双胞胎的核心微生物微生物。
      ,
      • Turnbaugh P.J.
      • ley r.e.
      • Mahowald M.A.
      • Magrini V.
      • Mardis e.r.
      • Gordon J.I.
      一种肥胖相关的肠道微生物组,能量收获能力增加。
      ),这是居住胃肠道的大型微生物群落的集体术语。实际上,在人类中,肠道微生物群组成与肥胖有关。一种方法是通过脂多糖(LPS)影响代谢信号,其通过Toll样受体4(TLR4)激活促炎信号传导,导致包括肿瘤坏死因子α(TNF-α)和白细胞介素-6( IL-6)。这些分子干扰瘦素和胰岛素信号传导,其中来自γ-植物的LPS是TLR4的特别有效的活化剂(
      • Aygun A.D.
      • GUNGOR S.
      • Ustundag B.
      • Gurgoze M.K.
      • 森Y.
      Propubertal肥胖儿童血清中促炎细胞因子和瘦素增加。
      )。涉及炎症和肥胖症的另一个宿主微生物A相互作用是鞭毛通过TLR5的传感,这使动机细菌保持一系列机制,包括抗微生物肽的生产和促进有助于调节微生物蛋白的抗鞭毛免疫球蛋白的产生健康的肠道(
      • Cullender T.C.
      • 烧烤B.
      • Janzon A.
      • Kumar K.
      • Muller C.E.
      • Werner J.J.
      • Angenent L.T.
      • 贝尔米
      • 干草A.G.
      • 彼得森D.A.
      • 沃尔特J.
      • Vijay-Kumar M.
      • Gewirtz A.T.
      • ley r.e.
      先天和自适应免疫相互作用,以淬火微生物簇鞭毛在肠道中的运动。
      )。除了对炎症的影响外,还据报道,微生物群组合物据报道,影响来自摄入食物的能量收获(
      • Turnbaugh P.J.
      • ley r.e.
      • Mahowald M.A.
      • Magrini V.
      • Mardis e.r.
      • Gordon J.I.
      一种肥胖相关的肠道微生物组,能量收获能力增加。
      ,
      • El Kaoutari A.
      • Armougom F.
      • Gordon J.I.
      • raoul d.
      • Henrissat B.
      人体肠道微生物肿瘤中的碳水化合物活性酶的丰富和各种。
      )。因此,考虑到其影响炎症,新陈代谢和行为的能力,Gut Microbiota组成可以在呈现令人抑制的饮食时提供鉴定蜂窝的令人统一的手段。
      在这里,我们寻求鉴定基于微生物群的标记,这些标记可能预测饮食诱导的肥胖症,特别是将小鼠暴露于西式,低纤维高脂饮食(HFD)。用于分析粪便标准组的微生物群落分析和串联质谱(TMT)的多重质谱(MS)方法,包括用于微生物群落分析的16S rRNA基因扩增子测序和串联质谱(TMT)的多重质谱(MS)方法。另外,我们测量了行为,炎症标志物和代谢参数。值得注意的是,我们表明粪便群体似乎是将小鼠与差异反应区分对令人抑制的饮食的有希望的候选者。集体,本研究提供了对潜在机制的潜在机制,所述宿主微生物A相互作用介导对HFD暴露的反应,并突出推定的生物标志物预测DIO。

      实验步骤

       小鼠和高脂饮食管理

      女性,3-5周龄C57BL / 6只小鼠从杰克逊实验室(Bar Harbor,Me)购买,并在乔治亚州佐治亚州立大学维护,在批准的协议下的机构核准的议定书(IACUC#A14033),每个笼子,进行代谢监测,包括在3周内的行为分析和样品收集。在此期间,小鼠饲喂标准谷物的基于颗粒(GBC),其由相对未精制的成分组成。然后将小鼠群组切换到由脂肪(研究饮食,D12492)的60%Kcal组成的饮食8周。然后对小鼠进行安乐死,并测量结肠长度,结肠重量,脾脏重量和脂肪重量。收集血清,粪便和器官用于下游分析。

       FECAL METAPROTEMOME数据采集

      将粪便样品用作〜0.2g并悬浮在10ml冰冷的灭菌TBS中。一个20μ.m 真空,菌兵(Milipore,Burlington,MA)过滤器用于从样品中除去颗粒。通过以4000rpm离心沉淀细胞10分钟。接下来,在含有75米的2mL缓冲液中裂解细胞m NaCl(Sigma,St.Louis,Mo),3%十二烷基硫酸钠(SDS,Fisher,Fair Sawn,NJ),1米m NaF (Sigma), 1 mm β-甘油磷酸盐(Sigma),1米m Orhtovanate钠(Sigma),10米m 焦磷酸钠(Sigma),1米m 苯甲基磺酰氟(PMSF,Sigma)和1X完全迷你EDTA游离蛋白酶抑制剂(Roche,Indianapolis,In)在50米中m hepes(sigma),pH 8.5(
      • Villen J.
      • Gygi S.P.
      通过质谱法的全局磷酸化分析的SCX / IMAC富集方法。
      )。等于8卷 m Urea in 50 mm 将HEPES,pH8.5加入每个样品中。通过25%幅度的探针超声处理来实现细胞裂解。然后用二硫醇(DTT,Sigma)还原蛋白质,通过碘乙酰胺(Sigma)烷基化,并如前所述淬火(
      • 哈斯W.
      • Faherty B.K.
      • 格柏S.A.
      • eliasj.e.
      • Beausoleil S.A.
      • bakalarski c.e.
      • 李X.
      • Villen J.
      • Gygi S.P.
      霰弹枪蛋白质组学中肽质量测量精度的优化与应用。
      )。然后通过氯仿 - 甲醇沉淀沉淀蛋白质,干燥蛋白质颗粒(
      • Wessel D.
      • flugge u.i.
      洗涤剂和脂质存在下稀溶液中蛋白质在稀释溶液中进行定量回收的方法。
      )。蛋白质颗粒在1中重新悬挂 m urea in 50 mm HEPES,pH 8.5并在室温下用Lysc(Wako,Osaka,日本)在室温下消化过夜(
      • van Rechem C.
      • 黑J.C.
      • Boukhali M.
      • 阿里耶M.J.
      • 格拉斯伦特S.
      • 哈斯W.
      • Benes C.H.
      • Whetstine J.R.
      赖氨酸去甲基酶KDM4A与翻译机械的关联,调节蛋白质合成。
      )。在37℃下使用胰蛋白酶在37℃下消化的第二,并通过加入10%三氟乙酸(TFA,Pierce,Waltham,MA)停止反应。然后将样品通过C18 Sep-Pak(水,Milford,MA)脱盐,并用含有0.5%乙酸的40%和80%乙腈溶液洗脱(
      • ottonen a.c.
      • 哈斯W.
      使用还原二甲基化用于稳定同位素标记的定量蛋白质组学。
      )。用BCA测定法测定脱盐肽的浓度(Thermo Scientific,Rockford,IL)测定。将每个样品的50微克等分试样在速度 - VAC中干燥,产生由每个样品25μg组成的额外桥接通道,并且如前所述,使用50μg此溶液的该溶液的等分试样(Thermo Scientific)(
      • Lapek Jr.,J.D.
      • 磨坊R.H.
      • Wozniak J.M.
      • Campeau A.
      • 方罗..
      • 魏X.
      • van de groep k。
      • Perez-Lopez A.
      • 范致致致沉思N.M.
      • 拉斐尔米
      • 骑士r.
      • 张L.
      • gonzalez d.j.
      通过丘陵器官蛋白质组图集地定义全身细菌感染期间的主体反应。
      )。这些桥接通道用于控制标记效率,间际变化,混合误差和每个样品中存在的异质性(
      • ottonen a.c.
      • 哈斯W.
      • Chilaka A.c.
      • AACH J.
      • Gygi S.P.
      • 教堂。
      蛋白质全组系统分析纤维素生物燃料的微生物。
      )。将每个样品或桥接通道重悬于200米的30%干燥乙腈中m HEPES,pH 8.5对于TMT标记,具有7μL适当的TMT试剂(
      • 汤普森A.
      • Schafer J.
      • Kuhn K.
      • Kienle S.
      • Schwarz J.
      • 施密特G.
      • Neumann T.
      • 约翰斯通r.
      • 穆罕默德A.K.
      • 哈蒙克
      串联质量标签:MS / MS的复合蛋白混合物比较分析的新量化策略。
      )。试剂126和131(Thermo Scientific)用于在质量规范之间进行桥接。剩余的试剂用于以随机顺序标记样品。将标记在室温下进行1小时,并通过加入8μl5%羟胺(Sigma)淬灭。通过加入50μl1%TFA来酸化标记的样品。在TMT标记之后,将每种10-plex实验合并并脱盐,通过C18 SEP-PAKS脱落并在速度VAC中干燥。每种制造商说明书使用高pH反相肽分馏试剂盒(Pierce)分级进行每个10-plex实验。所有LC-MS 2/小姐3 用一线易于NLC 1000(Thermo Fisher Sciencific)和冷却的自动进样器进行实验。分离和采集设置如前所述(
      • Lapek Jr.,J.D.
      • LEWINSKI M.K.
      • Wozniak J.M.
      • guatelli J.
      • gonzalez d.j.
      诱导型HIV-1模型的定量临时病毒产生了对与VPR相关的全球宿主目标和磷酸动力学的洞察力。
      )。

       MetaproTome数据处理

      使用蛋白质组发现者2.1(Thermo Fisher Scientific)处理数据。小姐2 针对小鼠GUT基因目录搜索数据(
      • 肖L.
      • 冯Q.
      • 梁S.
      • Sonne S.B.
      • 夏Z.
      • 邱X.
      • 李X.
      • 长H.
      • 张继夫
      • 张D.
      • 刘C.
      • 方Z.
      • Chou J.
      • 格兰维尔J.
      • 郝Q.
      • Kotowska D.
      • 冷C.
      • licht t.r.
      • 吴D.
      • yu J.
      • Sung J.J.
      • 梁Q.
      • 李杰。
      • 贾H.
      • 兰Z.
      • Tremaroli V.
      • dworzynski p.
      • 尼尔森H.B.
      • 后面的F.
      • DORE J.
      • Le Chatelier E.
      • Ehrlich S.D.
      • 林J.C.
      • Arumugam M.
      • 王J.
      • Madsen L.
      • Kristiansen K.
      鼠标肠道Metagenome的目录。
      )(访问02/12/2017),沿着Uniprot鼠标蛋白质组含有2,569,907个条目(www.uniprot.org.,访问日期11/14/2016)包含53,374个条目。续集搜索算法(
      • ENG J.K.
      • mccormack a.l.
      • yates j.r.
      一种与蛋白质数据库中氨基酸序列相关的肽串联质谱数据的方法。
      )用于将光谱对准数据库肽。 50 ppm的前体大量耐受性(
      • Beausoleil S.A.
      • Villen J.
      • 格柏S.A.
      • 赶紧J.
      • Gygi S.P.
      基于概率的高通量蛋白磷酸化分析和现场定位方法。
      ,
      • Huttlin E.L.
      • Jedrychowski M.P.
      • eliasj.e.
      • Goswami T.
      • RAD R.
      • Beausoleil S.A.
      • Villen J.
      • 哈斯W.
      • Sowa M.E.
      • Gygi S.P.
      小鼠蛋白磷酸化和表达的组织特异性地图。
      指定了MS的0.6 da容差2 碎片。在搜索参数中包含在赖氨酸和肽N-Termini(+229.162932Da),半胱氨酸的氨基甲酰化(+57.02146Da),以及蛋氨酸的可变氧化(+15.99492Da)的静态修饰。搜索参数包括胰蛋白酶作为用于产生允许的肽的酶,允许最多2个错过的切割。使用两步数据库搜索方法(
      • 张X.
      • Z.B.
      • Mayne J.
      • 摩尔J.I.
      • 李杰。
      • 屠夫J.
      • DEEKE S.A.
      • 陈R.
      • 清C.K.
      • Mack D.
      • Stintzi A.
      • FIGEYS D.
      Metapro-IQ:一种学习人和小鼠肠道微生物的通用标准术方法。
      其中,在向前或反向数据库中识别的蛋白质包括在含有来自原始鼠标GUT基因目录的14,368个条目的第二种搜索中,并且从该数据库中衍生的注释用于微生物蛋白的下游分析(
      • 肖L.
      • 冯Q.
      • 梁S.
      • Sonne S.B.
      • 夏Z.
      • 邱X.
      • 李X.
      • 长H.
      • 张继夫
      • 张D.
      • 刘C.
      • 方Z.
      • Chou J.
      • 格兰维尔J.
      • 郝Q.
      • Kotowska D.
      • 冷C.
      • licht t.r.
      • 吴D.
      • yu J.
      • Sung J.J.
      • 梁Q.
      • 李杰。
      • 贾H.
      • 兰Z.
      • Tremaroli V.
      • dworzynski p.
      • 尼尔森H.B.
      • 后面的F.
      • DORE J.
      • Le Chatelier E.
      • Ehrlich S.D.
      • 林J.C.
      • Arumugam M.
      • 王J.
      • Madsen L.
      • Kristiansen K.
      鼠标肠道Metagenome的目录。
      )。使用反向数据库搜索策略强制执行1%的肽和蛋白质假发现率(
      • eliasj.e.
      • Gygi S.P.
      目标 - 诱饵搜索策略通过质谱法对大规模蛋白质鉴定的置信度提高。
      ,
      • eliasj.e.
      • 哈斯W.
      • Faherty B.K.
      • Gygi S.P.
      大规模蛋白质组学研究中使用的质谱平台的比较评价。
      ,
      • 彭J.
      • eliasj.e.
      • Thororen C.C.
      • Licklider L.J.
      • Gygi S.P.
      多维色谱评价与串联质谱(LC / LC-MS / MS)进行大规模蛋白质分析:酵母蛋白质组。
      )。
      从MS中提取TMT报告器离子强度3 用于定量分析和信噪比的光谱用于定量。使用额外的严格滤波除去任何中等置信肽谱匹配(PSM)或模糊的PSM分配。另外,除去具有高于25%以上的光谱干扰的任何肽,以及具有小于10的平均信号的任何肽。正常化如前所述发生(
      • Lapek Jr.,J.D.
      • LEWINSKI M.K.
      • Wozniak J.M.
      • guatelli J.
      • gonzalez d.j.
      诱导型HIV-1模型的定量临时病毒产生了对与VPR相关的全球宿主目标和磷酸动力学的洞察力。
      )。简而言之,相对丰富首先归一化至每种蛋白质的汇集标准,然后跨越汇总标准的中值信号。这些常规化的平均值用于下一步。为了考虑标记的蛋白质量的轻微差异,然后将这些值标准化为整个数据集的中值,并报告为每个样品的每种蛋白质的最终归一化求和的信噪比。

       行为分析

      抵达动物设施三周后,在2天内以反平衡的方式评估开放领域和家庭笼子的行为。在光线和静止相的最后4小时内发生行为测试,并在架空白色照明的照明(300到400勒克斯)下进行。在试验之间用70%乙醇清洁开放式野生场,每次试验后家用笼床上用品都会发生变化。行为测试是使用索尼摄像机的录像带,以便观察者版本XT11(Noldus Information Technology Inc.,Wagipingen,荷兰)进行分析。蒙蔽了治疗条件的实验在观察者中得分行为试验。

       开场测试

      在43.2 x 43.2 x 30.5cm(wxlxh)Plagglas竞技场(Med Associates,Inc.,St. Albans,VT)中评估了113.2 x 43.2 x 30.5cm(Med Associates,Inc.),其中包含2阵列的红外发射器条带(每个射线)位于竞技场底部(在x和y平面上)。竞技场的中心区域被定义为包含中心8梁的正方形(例如 梁4-12)在x和y平面中。将每只鼠标放入舞台中,鼻子面向墙壁并允许自由调查10分钟。行驶的总距离,在竞技场中心所花费的总时间,并且被定义为低于预设的动态阈值的运动行为,通过活动监视器(MED Associates,Inc.)在连接到打开的计算机上计算场竞技场。

       家庭笼子行为

      将小鼠置于含有2cm深的α-DRI床上用品(牧羊人专业纸,纤维,克利夫兰,OH)和录制10分钟的录像。一个实验者蒙蔽了条件的发生和持续时间(1)时间花费的时间,如沿着外壳底部的运动所定义的,围绕竞技场,(2)修饰,如通过抚摸或刮伤身体的面部所定义(3)挖掘,定义为使用前爪以取代床上用品,(4)后方,通过站在后腿上,与挡板不受支持或墙壁支撑时在外壳中,使用观察者量化。

       空腹血糖测量和车身成分测量

      对于禁食血糖耐受试验,小鼠禁食5小时,通过使用Nova Max Plus葡萄糖表并以Mg / DL表示基线血糖。在饮食治疗之前,通过MRI(Bruker MiniSpec)通过MRI(Bruker MiniSpec)进行脂肪质量和稀质量的测量,以及饮食治疗后的第28和56天。

       免疫球蛋白量化的粪便样品制剂

      先前已经描述了酶联免疫吸附测定(ELISA)的粪便样品制备(
      • Cong Y.
      • Brandwein S.L.
      • McCabe R.P.
      • Lazenby A.
      • Birkenmeier E.H.
      • Sundberg J.P.
      • 埃尔森。 C.O.
      CD4 + T细胞在自发性粘土C3H / HEJBIR小鼠中对肠道细菌抗原反应性:增加了T辅助细胞1型反应和转移疾病的能力。
      )。将100毫克的粪便颗粒在3ml的收集介质中均化,由0.05mg大豆胰蛋白酶抑制剂组成的每mL 3:1的1×PBS和0.1的混合物组成。 m EDTA,pH 7.4。在1800rpm以10分钟离心后,将上清液在14,000rpm下再在4℃下再离心15分钟,收集最终上清液并用20%甘油和2米储存。m 苯基甲基磺酰芳基(Sigma,P-7626)在-20℃直至分析。

       粪便和血清抗鞭毛Iga / IgG

      预先描述了抗鞭毛素特异性IgA和IgG的定量(
      • Sitaraman S.v.
      • klappothtj.m.
      • Damoore 3,
      • 着陆器C.
      • Targan S.
      • 威廉姆斯I.R.
      • Gewirtz A.T.
      克罗恩病中升高的鞭毛素特异性免疫球蛋白。
      ,
      • Ziegler T.R.
      • 罗米
      • estivariz c.f.
      • Damoore 3,
      • Sitaraman S.v.
      • Bazargan N.
      • klappothtj.m.
      • 田J.
      • 加洛韦J.R.
      • 领导L.M.
      • 琼斯D.P.
      • Gewirtz A.T.
      可检测的血清鞭毛蛋白和脂多糖和上调人类短肠综合征中的脂多糖免疫球蛋白。
      ,
      • Fedirko V.
      • Tran H.Q.
      • Gewirtz A.T.
      • Speien M.
      • Trichopoulou A.
      • Aleksandrova K.
      • 奥尔森A.
      • Tjonneland A.
      • overvad K.
      • 碳纳尼尔F.
      • Boutron-Ruault M.C.
      • Severi G.
      • Kuhn T.
      • Kaaks R.
      • 波音H.
      • Bamia C.
      • Lagiou P.
      • 格里诺斯。
      • Panico S.
      • Palli D.
      • Tumino R.
      • Naccarati A.
      • PEETERS P.H.
      • Bueno-de-Mesquita H.B.
      • Weider通道E.
      • Castano J.M.
      • Barricarte A.
      • 桑切斯M.J.
      • Dorronsoro M.
      • Quiros J.R.
      • Agudo A.
      • Sjoberg K.
      • ohlsson b.
      • HEMMINGSON O.
      • Werner M.
      • Bradbury K.E.
      • Khaw K.T.
      • WAREHAM N.
      • Tsilidis k.k.
      • 啊月子D.
      • Scalbert A.
      • Romieu I.
      • Riboli E.
      • Jenab M.
      暴露于细菌产品脂多糖和鞭毛蛋白和肝细胞癌:嵌套病例对照研究。
      )。简而言之,在9.6 pH碳酸氢盐缓冲液中涂覆96孔,康宁,NY)涂覆100ng /孔的实验室制造的鞭毛蛋白,在4℃下过夜。然后将来自小鼠的血清样品在37℃下纯/ 1:00稀释1小时。温育和洗涤后,将孔与辣根过氧化物酶联系抗小鼠IgG(GE Healthcare Life Sciences,Pittsburgh,宾夕法尼亚州)或辣根过氧化物酶连接的抗IgA(南生物技术,伯明翰,阿拉巴马州)一起温育。然后通过加入3,3',5,5'-四甲基苯胺,通过450nm和540nm之间的差异来计算免疫球蛋白的定量。

       FECAL LCN-2量化

      如前所述(
      • 烧烤B.
      • Srinivasan G.
      • 德尔戈多M.A.
      • 年轻A.N.
      • Gewirtz A.T.
      • Vijay-Kumar M.
      粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
      ),将冷冻粪便样品在100mg / ml下含有0.1%吐温20的PBS中重构,并涡旋20分钟。然后将匀浆在4℃下以12,000rpm以12,000rpm离心10分钟。收集清除上清液并在-20℃下储存直至分析。使用Duoset鼠LCN-2 ELISA套件在上清液中测量LCN-2水平(R.&D Systems,Minneapolis,Mn)。

       myeloperoxidase.量化

      将组织样品在100mg / ml的0.5%十六烷基三甲基溴化铵(Sigma,St.Louis,Mo)中均化成均化m PBS,pH 6.0,如前所述(
      • 烧烤B.
      • Srinivasan G.
      • 德尔戈多M.A.
      • 年轻A.N.
      • Gewirtz A.T.
      • Vijay-Kumar M.
      粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
      )。在-80℃和37℃下进行3个冻融循环,将样品超声处理并在4℃下以14,000rpm以14,000rpm离心15分钟。将上清液储存在-20℃直至分析。通过加入1mg / ml二氨氨酸二盐酸盐(Sigma,St.Louis,Mo)和5×10,在上清液中测定髓过氧化物酶(MPO)。−4% H2O2 并且在450nm处测量光密度的变化。

       血清CXCL1和IL-6量化

      使用Duoset Cytokine ELISA试剂盒测定血清趋化因子(C-X-C motIF)配体1(CXCL1)和白细胞介素-6(IL-6)浓度(R.&D Systems,Minneapolis,MN)根据制造商的说明(
      • 烧烤B.
      • Srinivasan G.
      • 德尔戈多M.A.
      • 年轻A.N.
      • Gewirtz A.T.
      • Vijay-Kumar M.
      粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
      )。

       粪便鞭毛和脂多糖负荷量化

      如先前使用人胚胎肾(HEK)-MTLR5和HEK-BLUEMTLR4细胞(Invivogen,San Diego,CA),我们定量鞭毛蛋白和脂多糖(LPS)定量鞭毛蛋白和脂多糖(LPS)(
      • 烧烤B.
      • Srinivasan G.
      • 德尔戈多M.A.
      • 年轻A.N.
      • Gewirtz A.T.
      • Vijay-Kumar M.
      粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
      ,
      • 烧烤B.
      • van de Wiele T.
      • De Bodt J.
      • Marzorati M.
      • Gewirtz A.T.
      膳食乳化剂直接改变人的微生物群组成和基因表达,例如增强肠炎症。
      )。我们将PBS中的粪便重新悬浮到终浓度为100mg / mL,并使用迷你珠桩-24均化10s,而不会加入珠子以避免细菌破坏。然后我们将样品以8000×离心 g 2分钟,连续稀释所得上清液,并施用于哺乳动物细胞。净化的 大肠杆菌 鞭毛蛋白和LPS(Sigma,St Louis,Mo)分别用于使用Hek-Blue-MTLR5和Hek-Blue-MTLR4细胞的标准曲线测定。在刺激24小时后,我们将细胞培养上清液应用于量子培养基(Invivogen,San Diego,Ca)并在30分钟后在620nm下测量碱性磷酸酶活性。

       使用Illumina MiSeq技术进行16S rRNA基因测序的微生物群分析

      16S使用Illumina MiSeq技术进行rRNA基因扩增和测序,其在地球微生物组项目的方案后,它们对Mobio PowerSoil DNA分离试剂盒方法进行了修饰,用于提取DNA(www.earthmicrobiome.org/emp-standard-protocols.)。使用来自Mobio Laboratories(Carlsbad,CA)的PowerSoil-HTP试剂盒从冷冻挤出的粪便中提取散装DNA,具有机械破坏(珠子跳动)。 16S RRNA基因,区域V4使用复合前底漆和含有独特的12基条条形码的反向引物从每个样品中扩增PCR,使用Golay误差方案设计,该方案用于标记各种样品的PCR产物(
      • Caporaso J.G.
      • Lauber C.L.
      • Walters W.a.
      • Berg-Lyons D.
      • Huntley J.
      • Fierer N.
      • 欠款
      • Betley J.
      • 弗雷泽L.
      • 鲍尔米
      • Gormley N.
      • 吉尔伯特J.A.
      • 史密斯G.
      • 骑士r.
      Illumina Hiseq和Miseq平台的超高通量微生物群落分析。
      )。我们使用了前后底漆515f 5'-aatgatacggcgaccaccaggagatctacac.TatggtaattGT.GT.GCCAGCMGCGCGGCGGT AA-3':斜体序列是5'Illumina适配器B,粗体序列是引物焊盘,斜体和粗序列是引物接头,下划线的序列是保守的细菌底漆515f。使用的反向引物806r为5' - caagcagaagacgcatacgaG xxxxxxxxxxxx. agtcagtcag. ccggactachvggggtwtctaat.-3':斜体序列是Illumina适配器的3'反向补充序列,12 x序列是Golay条形码,粗体序列是底漆焊盘,斜体和粗体序列是引物接头,下划线的序列是保守的细菌底漆806r。 PCR反应由热母PCR混合(五个素数)组成,0.2μm 在每个引物中,10-100ng模板和反应条件在95℃下为3分钟,然后在95℃,60℃下在50℃和90s处,在72℃下在72℃下在72℃下进行30℃。 Rad ThermoCcler。对每个样品进行四种独立的PCR,组合,用Ampure磁净化珠(Agencourt)纯化,并通过凝胶电泳来观察产物。然后使用Quant-It Picogreen DSDNA测定量化产品(Biotek荧光分光光度计)。从等摩尔比中的纯化产物产生主DNA池。汇集产物用Quant-IT Picogreen DSDNA测定量化,然后在岩曲康纳大学使用Illumina miseq序列仪(inclace-insed-end读数,2×250 bp)测序。

       16S rRNA基因序列分析

      使用FASTQ-JOIN方法加入前向和反向Illumina读取(
      • aronesty E.
      测序实用程序的比较。
      ,

      。 Aronesty,E.,(2011)命令行工具,用于处理生物排序数据。 http:// codegooglecom / p / ea-utils,

      ),序列被解复用,质量过滤使用定量见解进行微生物生态(Qiime,版本1.8.0)软件包(
      • Caporaso J.G.
      • kuczynski J.
      • Stombaugh J.
      • Bittinger K.
      • 布什曼F.D.
      • Costello E.K.
      • Fierer N.
      • Pena A.G.
      • Goodrich J.K.
      • Gordon J.I.
      • HUTTLEY G.A.
      • Kelley S.T.
      • 骑士D.
      • Koenig J.E.
      • ley r.e.
      • lozupone c.a.
      • 麦当劳D.
      • Muegge B.D.
      • Pirrung M.
      • 雷德尔J.
      • 七夹J.R.
      • Turnbaugh P.J.
      • Walters W.a.
      • Widmann J.
      • Yatsunenko T.
      • Zanefeld J.
      • 骑士r.
      Qiime允许分析高吞吐量社区测序数据。
      )。 Qiime默认参数用于质量过滤(在第一个低质量基础上读取截断并排除如果:(1)连续三个以上的低质量基本呼叫(2),读长度的75%是连续的高质量基础呼叫(3),存在至少一个未经未经诊断的基碱(4),条形码(5)中存在超过1.5个误差,任何PHRED质量低于20,或(6)所述长度小于75个碱基)。使用UCLUST算法将序列聚集到运营分类单位(OTUS)(
      • 埃德加·克
      搜索和聚类幅度比爆炸更快。
      )成对标识的97%阈值(没有创建具有与参考序列不匹配的序列的新簇),并使用Grengenes参考数据库13_8分类分类方式(
      • 麦当劳D.
      • 价格M.N.
      • Goodrich J.
      • nawrocki e.p.
      • desantis t.z.
      • Probst A.
      • 安德森G.L.
      • 骑士r.
      • Hugenholtz P.
      一种改进的Greengenes分类法,具有明确的生态和进化分析细菌和古痤疮的级别。
      )。对准每个OTU的单个代表性序列并使用FastTree建造系统发育树(
      • 价格M.N.
      • Dehal P.S.
      • Arkin A.P.
      FastTree:使用配置文件而不是距离矩阵计算大的最小进化树。
      )。系统发育树用于计算样品之间的未加权的未加工距离(
      • lozupone c.
      • 骑士r.
      无税:一种用于比较微生物群落的新系统发育方法。
      ,
      • lozupone c.
      • 哈马迪姆
      • 骑士r.
      UNIFRAC-用于比较系统发育背景下的微生物群落多样性的在线工具。
      ),进行稀疏进行并用于比较样品中OTU的丰富。主要坐标分析(PCOA)地块用于评估实验组(β多样性)之间的变化。使用测定观察物种的数量来确定所有样品的α分集曲线。 lefse(LDA效应大小)用于调查驱动组之间差异的细菌成员(
      • Segata N.
      • Izard J.
      • Waldron L.
      • GEVERS D.
      • 米洛洛斯基L.
      • 加勒特W.S.
      • HUTTENHOWER C.
      偏见生物标志物发现和解释。
      )。未加工的测序数据在欧洲核苷酸存档中沉积在加入号PRJEB33328下。

       实验设计与统计理由

       学习规划

      整体研究包括50只小鼠,纵向遵循,用于监测体重增加和其他措施。根据先前的出版物确定样品大小以统计功率(
      • Archer Z.A.
      • Rayner D.v.
      • Rozman J.
      • Klintenspor M.
      • Mercer J.G.
      男性Sprague-Dawley大鼠体重增加的正常分布喂养高能饮食。
      ,
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      和经验。 MetaproTome分析包括具有最高重量增益和最低重量增益的小鼠。这些样品尺寸是足够的,基于先前的相关动物模型具有类似样本尺寸的强烈差异的报告(
      • 丹尼尔H.
      • GOLYMI A.M.
      • 浆果D.
      • desmarchelier c.
      • Hahne H.
      • LOH G.
      • Mondot S.
      • lepage p.
      • Rothballer M.
      • 沃克A.
      • Bohm C.
      • 温宁M.
      • 瓦格纳米
      • Blaut M.
      • Schmitt-Kopplin P.
      • Kuster B.
      • 哈默德
      • 垃圾桶T.
      高脂饮食改变了小鼠的肠道微生物群生理学。
      )。

       MetaproTome分析

      使用Python(版本3.5)进行MetaproTome分析,并在线提供记录(//github.com/rhmills/High-Fat_Diet_Metaproteomics_analysis)。与笔记本电脑中的分析相关联的额外文件将存放在大规模的补充文件(//massive.ucsd.edu)本研究的存储库(研究ID:MSV000083891)。对TMT 10-Plex实验中鉴定的蛋白质进行所有分析。 Qiime2,2019年版(//qiime2.org/),用于通过命令“Qiime多样性核心度量”的原则协调分析,以及通过命令“Qiime多样性Beta-Group-Gransimant”来确定β-多样性聚类的重要性。 K-Means聚类通过Morpheus进行(//software.broadinstitute.org/morpheus)。通过π分数测定富集和耗尽的蛋白质,其涉及折叠变化和 p value (
      • 肖Y.
      • Hsiao T.H.
      • Suresh U.
      • 陈H.I.
      • 吴X.
      • 狼S.E.
      • 陈Y.
      基因选择和排名的新颖性评分。
      )。对高度排名关联的统计截止设置为π>1(α〜0.05),为功能和分类学评估提供了足够数量的蛋白质(
      • 磨坊R.H.
      • vázquez-baezay。
      • 朱Q.
      • 姜L.
      • Gaffney J.
      • Humphrey G.
      • Smarr L.
      • 骑士r.
      • gonzalez d.j.
      评价克罗恩病患者4.5年研究中的元素预测。
      )同时保持一个温和的严格性。使用GraphPad Prism(版本7.0b)可视化火山图。使用大卫进行小鼠蛋白基因官能富集分析(
      • 黄达,W.
      • 谢尔曼B.T.
      • LEMPICKI R.A.
      用大卫生物信息学资源对大型基因清单的系统和综合分析。
      ),所有小鼠蛋白质被识别为背景列表。 Python包,Seaborn(版本0.9.0)用于Boxplots,Swarmplots和Catplots。使用Anova与Dunnett纠正的ANOVA进行欺凌块内的组之间的统计分析 p 通过GraphPad Prism的值(7.0b版本)。

       统计分析

      使用未配对的双尾确定的意义 t 测试或线性回归分析(GraphPad Prism软件,版本6.01)。差异指出,显着* p ≤0.05 t 测试或线性回归分析。对于在主坐标图上分析分析,比较类别,并确定聚类的统计学意义 通过 Permanova (
      • Caporaso J.G.
      • kuczynski J.
      • Stombaugh J.
      • Bittinger K.
      • 布什曼F.D.
      • Costello E.K.
      • Fierer N.
      • Pena A.G.
      • Goodrich J.K.
      • Gordon J.I.
      • HUTTLEY G.A.
      • Kelley S.T.
      • 骑士D.
      • Koenig J.E.
      • ley r.e.
      • lozupone c.a.
      • 麦当劳D.
      • Muegge B.D.
      • Pirrung M.
      • 雷德尔J.
      • 七夹J.R.
      • Turnbaugh P.J.
      • Walters W.a.
      • Widmann J.
      • Yatsunenko T.
      • Zanefeld J.
      • 骑士r.
      Qiime允许分析高吞吐量社区测序数据。
      )。

      结果

       小鼠的分层和表征,或抗性,抗HFD诱导的代谢综合征

      本研究的主要目标是阐明预测和可能治理的因素,以响应占萎缩饮食的施用而对发展肥胖的敏感性。因此,我们设计了一个前瞻性研究,其中50,3周龄雌性C57bl / 6小鼠,每笼5只小鼠进行代谢监测,包括在3周内的行为分析和样品收集。在此期间,小鼠饲喂标准谷物的基于颗粒(GBC),其由相对未精制的成分组成。然后将小鼠的小鼠与纤维(5%)和高脂肪(35质量%,60%受到卡路里)的饮食转换为饮食,此处称为嗜烟饮食或高脂饮食(HFD) 8周的时间。在施用高脂饮食期间和施用高脂饮食之前,如概述进行样品收集和监测 Fig. 1A。根据我们以前的基于啮齿动物的研究(
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      ),肥胖饮食后的肥胖程度非常异质,许多小鼠称重20-25克,这是这种菌株/性别的近似的GBC喂养小鼠的大致重量。相反,一些小鼠似乎在实验过程中显着增加了重量,以上超过30克。因此,基于它们的最终体重,小鼠分层成型塔,中间体或相对抗肥胖暴露于嗜烟饮食后(Fig. 1B)。首先,我们检查了小鼠是否易于或抵抗笼内的DIO,但没有观察到分发模式以支持这种可能性(Fig. 1C)。这些分组也不明显与小鼠的初始重量显着相关(Fig. 1D)。暴露于抑菌饮食的暴露期间的总重量增益约为40%。在此期间,该观察大约是GBC喂养小鼠的预期年龄相关体重增加,而俯卧的小鼠在此期间将重量大约增加了约70%(Fig. 1E)。通过磁共振成像(MRI)确定的脂肪质量在接触HFD之前或在接触HFD之前与群组内的体重高度相关(Fig. 1F)。因此,透析型脂肪垫的后安乐死重量,该脂肪垫典型用于评估小鼠的肥胖密切相关(R.2 = 0.8229),最终体重证实我们的分层反映了肥胖程度(Fig. 1G)。最终的体重也与空腹葡萄糖浓度相关(R.2 = 0.2218),易于饮食诱导的肥胖的表明小鼠也容易出现其下游后果(Fig. 1H)。最后,考虑到升值,低级肠炎可以促进肥胖及其后果,我们测量了结肠的重量/长度比(
      • carvalho f.a.
      • Koren O.
      • Goodrich J.K.
      • 约翰逊M.E.
      • Nalbantoglu I.
      • Aitken J.D.
      • 苏y.
      • 烧烤B.
      • Walters W.a.
      • Gonzalez A.
      • Clemente J.C.
      • Cullender T.C.
      • Barnich N.
      • Darfeuille-Michaud A.
      • Vijay-Kumar M.
      • 骑士r.
      • ley r.e.
      • Gewirtz A.T.
      瞬时无法管理植物的细菌促进TLR5缺陷小鼠中的慢性肠炎。
      ,
      • Vijay-Kumar M.
      • Aitken J.D.
      • carvalho f.a.
      • Cullender T.C.
      • Mwangi S.
      • Srinivasan S.
      • Sitaraman S.v.
      • 骑士r.
      • ley r.e.
      • Gewirtz A.T.
      代谢综合征和缺乏Toll样受体5的小鼠中的肠道微生物瘤。
      )。该测量也与最终体重相关(R.2 = 0.2781; Fig. 1I),支持肥胖小鼠处于低级肠道炎症状态的观念。
      图缩略图GR1.
      Fig. 1易于诱导的小鼠的分层和表征,抗HFD诱导的代谢综合征。 A,3-5周龄,女性C57BL / 6只小鼠购自杰克逊实验室,并在高脂饮食管理前服用3周,以便有利于微生物群稳定。随后,将动物用高脂肪饮食(来自脂肪60%Kcal)处理8周。血清集合发生在第7天,0和56天。在每个鞭毛蛋白给药之前发生体重测量。粪便收集在日期-21和-7时发生,然后在第0天开始的每隔一周。 B如果它们的最终体重分别落在第一,第二或第三型塔率内,则将小鼠鉴定为低,中间或高响应者。 C,由笼子的小鼠的最终体重。 D,小鼠的初始重量。 E,每周测量体重并表达为相对值,第0天(预脂肪饮食)定义为100%。最终的体重与( F)MRI的脂肪质量, G,附睾脂肪重量, H,第56天禁食血糖,和 I,结肠重量/长度比。数据是平均值±S.E. (n = 50)。使用线性回归分析测定意义(*p ≤ 0.05).

       炎症标志物/介质的关联和倾向于肥胖症

      据报道,低级炎症与促进肥胖(
      • Vijay-Kumar M.
      • Aitken J.D.
      • carvalho f.a.
      • Cullender T.C.
      • Mwangi S.
      • Srinivasan S.
      • Sitaraman S.v.
      • 骑士r.
      • ley r.e.
      • Gewirtz A.T.
      代谢综合征和缺乏Toll样受体5的小鼠中的肠道微生物瘤。
      ,
      • Cani P.D.
      • Amar J.
      • iglesias m.a.
      • Poggi M.
      • knauf c.
      • Bastelica D.
      • 尼林克上午
      • Fava F.
      • Tuohy小时
      • Chabo C.
      • 狼人A.
      • Delmee E.
      • 表兄弟B.
      • sul
      • Chamontin B.
      • Ferrieres J.
      • Tanti J.f.
      • 吉布森G.R.
      • Casteilla L.
      • Delzenne n.m.
      • Alessi M.C.
      • 布塞林R.
      代谢内毒血症引发肥胖和胰岛素抵抗力。
      )。因此,我们研究了促炎介质的水平,以确定它们是否可以标记小鼠,以便在暴露于令人痛营养的饮食后易患肥胖。因此,我们测量了粪便脂素-2(LCN-2)的水平,这是肠耳炎症的广泛动态标记物(
      • 烧烤B.
      • Srinivasan G.
      • 德尔戈多M.A.
      • 年轻A.N.
      • Gewirtz A.T.
      • Vijay-Kumar M.
      粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
      )。粪便LCN-2的水平与先前14天的最终体重没有相关(R 2 = 0.0156)暴露或在饮食开始后4周(R2 = 0.0074; Fig. 2A, 2B)。另外,在给药前7天测量抑制饮食之前测量的血清促炎细胞因子CxCl1和IL-6的水平也没有与最终体重相关(R. 2 = 0.0177,0.022, Fig. 2C, 2D)。然而,在此时间点显示可检测到的血清IL-6的5只小鼠中的4只小鼠在饮食后肥胖的顶部截头,表明显示该参数的小鼠子集可能更容易发生DIO。为了进一步研究该小鼠的这种小鼠,我们在与饮食诱导的肥胖相关的各种参数内测试差异,与或不具有可检测的IL-6之间的小鼠之间。在第7天,这些参数中的一些与IL-6检测可以区分高或低响应者的可能性一致,但最终没有达到统计学意义(补充图。S1)。然而,当饮食8周后测定时,不会维持IL-6的这种升高(Fig. 2E)。支持肥胖与低级炎症相关的观念的其他发现包括在体重和CXCL1之间的饮食8周后的适度相关性,这是由许多细胞类型表达的趋化因子并且通常用作低的一般血清标记等级炎症(r2 = 0.0352, Fig. 2F)。相反,最终体重与肠道髓氧化酶(MPO)的水平之间没有相关性,这是肠中的广泛使用的经典炎症标记(
      • Masoodi I.
      • Kochhar R.
      • Dutta U.
      • Vaishnavi C.
      • Prasad K.K.
      • vaiphei K.
      • 侯赛因斯。
      • 辛格克。
      粪便髓氧化酶评价为溃疡性结肠炎疾病活性和严重程度的生物标志物。
      )(Fig. 2G)。
      图缩略图GR2.
      Fig. 2炎症标志物/介质的关联和倾向对肥胖症的关注。 最终的体重与粪便脂素-2相关(A)第14天和(B)28,使用ELISA试剂盒进行分析。另外,最终体重与血清细胞因子CXCL1和IL-6相关联(光盘)第7天和(E-F.)使用ELISA试剂盒分析的第56天。最终的体重也与(G)结肠髓氧化酶水平,以及粪便鞭毛蛋白和脂多糖(你好)Day -21和(J-K.)第28天,使用HEK 293细胞分别表达MTLR5或MTLR4测量生物活性鞭毛蛋白和脂多糖。血清抗鞭毛蛋白IgG和IgA也使用ELISA技术在第0天(L-M.)和56()。 (n = 50)。使用线性回归分析测定意义(*p ≤ 0.005).
      肠道细菌组分,鞭毛蛋白和脂多糖(LPS),均为炎性特性(
      • 琼斯B.W.
      • Holdwein K.A.
      • 意思是t.k.
      • Saukkonen J.J.
      • Fenton M.J.
      Toll样受体在巨噬细胞诱导促炎反应中的差异作用。
      ,
      • Hayashi F.
      • 史密斯K.D.
      • ozinsky A.
      • 咆哮。
      • yi e.c.
      • Goodlett D.R.
      • ENG J.K.
      • Akira S.
      • 欠下的d.m.
      • Aderem A.
      对细菌鞭毛蛋白的先天免疫反应是由Toll样受体5介导的。
      )。每种粪便水平在均未与最终体重相关(Fig. 2H, 2I)。然而,当在发酵obesogenic饮食后4周测量时,鞭毛蛋白,但不是LPS与最终体重均相关(R.2 = 0.0984,0.0151, Fig. 2J, 2K)。此外,在饮食施用时(对于IgG但不是IgA)的抗鞭毛蛋白抗体的水平存在相关性,并且在暴露于萎缩饮食后8周(Fig. 2L2O)。抗鞭毛蛋白抗体的水平可能反映免疫系统暴露于该分子,这可能受到肠道,细菌上皮距离和肠道渗透率(
      • Ziegler T.R.
      • 罗米
      • estivariz c.f.
      • Damoore 3,
      • Sitaraman S.v.
      • Bazargan N.
      • klappothtj.m.
      • 田J.
      • 加洛韦J.R.
      • 领导L.M.
      • 琼斯D.P.
      • Gewirtz A.T.
      可检测的血清鞭毛蛋白和脂多糖和上调人类短肠综合征中的脂多糖免疫球蛋白。
      ,
      • 桑德斯C.J.
      • yu Y.
      • 摩尔第3,D.A.
      • 威廉姆斯I.R.
      • Gewirtz A.T.
      对鞭毛素的体液免疫反应需要T细胞和先天免疫的激活。
      )。这些研究没有揭示一种可靠的预测性标记对饮食诱导的肥胖症的可靠预测标记,但建议暴露于鞭毛素,例如鞭毛素,可能具有一些预测力。

       行为的定量测量没有预测肥胖的倾向

      肠脑轴越来越受到在许多神经系统和代谢疾病的发病机制中发挥作用(
      • 迪南T.G.
      • 哭泣J.F.
      肠脑轴2016年:脑肠道微生物杉轴 - 情绪,新陈代谢和行为。
      )。因此,我们研究了某些行为参数能够预测对体重增加的倾斜的程度。在家庭笼子行为测试中测量强迫行为和活动水平,并花时间挖掘(补充图。S2A),花了散装时间(补充图。S2B),行驶的总距离(补充图。S2C)量化。此外,使用开放的现场测试评估了类似焦虑的行为,该测试是在中心区所花费的时间(补充图S2D)在中心旅行的距离(补充图S2E)开放的领域竞技场。最终,这些措施都没有具有重要的能力,以应对令人抑制的饮食来预测肥胖程度。

       DIO.对粪便元粪便的影响

      我们接下来转向了当代的元素组织方法来研究我们的小鼠群体的粪便蛋白质组成。虽然众所周知,令人富有溶血性饮食迅速改变肠道微生物亚物种组成(
      • Hildebrandt M.A.
      • Hoffmann C.
      • Sherrill-mix s.a.
      • Keilbaugh S.A.
      • 哈马迪姆
      • 陈Y.Y.
      • 骑士r.
      • Ahima R.S.
      • 布什曼F.
      • 吴G.D.
      高脂饮食独立于肥胖决定了小鼠肠道微生物组的组成。
      ),是否也可能影响粪便元群,尚未描述粪便元标志是否可能预测对这种饮食的响应性。虽然元素分析呈现来自潜在数百万蛋白的鉴别宿主和细菌蛋白的挑战,但该领域是目前开发标准方法的快速增长面积(
      • 张X.
      • FIGEYS D.
      微生物组研究中数组学的透视与指导。
      )。
      为此,我们应用了最近开发的基于TMT的元标准方法(
      • 磨坊R.H.
      • vázquez-baezay。
      • 朱Q.
      • 姜L.
      • Gaffney J.
      • Humphrey G.
      • Smarr L.
      • 骑士r.
      • gonzalez d.j.
      评价克罗恩病患者4.5年研究中的元素预测。
      ),与两步数据库搜索方法结合(
      • 张X.
      • Z.B.
      • Mayne J.
      • 摩尔J.I.
      • 李杰。
      • 屠夫J.
      • DEEKE S.A.
      • 陈R.
      • 清C.K.
      • Mack D.
      • Stintzi A.
      • FIGEYS D.
      Metapro-IQ:一种学习人和小鼠肠道微生物的通用标准术方法。
      )从小鼠的粪便上开发出最高和最低程度的肥胖症(n =每个条件的4只小鼠)。我们的分析包括之前(第0天)收集的标本和暴露于溶血性饮食56天后。最终数据包括13,975个蛋白质的定量,其中1,108次来自小鼠(补充表S1)。
      对于数据的广泛的透视图,使用Bray-Curtis距离度量的无监督原理坐标分析,使用Bray-Curtis距离度量在饮食给药前后清楚地分离样品,反映obesogensic饮食对整个粪便元的剧烈影响(Fig. 3A)。该分析还在56日时间点鉴定了对饮食的高和低响应的56天时间点(Permalova Pseudo-F = 1.99, p = 0.058)。使用K-means聚类,我们确定了6个蛋白质集群,其中一些与分类群和职能的提示增加有关(Fig. 3B)。这些分组包括第4组,其似乎在暴露于HFD后显示出高响应器小鼠中的梭菌和脂质转运和代谢蛋白的存在增加(Fig. 3B)。这些分组为推定的分类协会提供给授权之前和之后观察到的功能差异。
      图缩略图GR3.
      Fig. 3DIO.对粪便元的影响。 A,使用Bray-Curtis距离度量的MetaproTome数据的主要坐标分析(PCOA) B,蛋白质相对丰度热图。样品由1-皮尔第相关,蛋白质通过kmeans聚类进行分组。每种蛋白质的相对丰度在一个红色的光谱上着色,作为行马克西米和蓝色作为行最小值。右侧显示每个kemeans集群中的功能和分类偏差。 C,对HFD的MetaproTome反应的火山曲线。折叠变化 t 绘制了每种蛋白质的测试意义。整体意义设定为π分数> 1. D,分类法组成的显着蛋白质。 E,有效蛋白质的功能偏倚。比较了在最终和初始时间点富集的蛋白质之间的蛋白质注释的组成,以及高丰度类别的日志比(>显示10个蛋白质)。示例名称(A-B.)是用于高响应器,L对于低响应器的L,然后I用于最终时间点的I,用于初始时间点,具有1,2,3或4的复制数。
      在HFD暴露之前和之后的所有样品比较明显,粪便元群中存在普遍的变化。通过使用统计排名方法占折叠变化和 t 测试 p values, π-score (
      • 肖Y.
      • Hsiao T.H.
      • Suresh U.
      • 陈H.I.
      • 吴X.
      • 狼S.E.
      • 陈Y.
      基因选择和排名的新颖性评分。
      ),我们观察到,58%(3670/6311)的蛋白质显示出高水平的饮食暴露(π> 1, Fig. 3C)。与膳食干预相关的蛋白质含有巨大的分类和功能注释差异。分类分类差异包括来自HFD曝光前的梭菌和菌体的大部分蛋白质,而8周暴露后富集的大部分(〜40%)蛋白质衍生自乳杆菌(Fig. 3D)。
      通过基因的进化族裔:非监督正交组(EggnGog)数据库进行与膳食干预相关的蛋白质的功能分类。这些研究揭示了与运动性和HFD暴露有关的蛋白质之间的非常强烈的关联,因为在HFD之后仅在暴露于HFD后减少了141个蛋白质的表达水平,导致32倍的差异(Fig. 3E)。根据协议,我们注意到,当在营养饮食后21天或4周之前测量时,粪便鞭毛蛋白的水平降低了约5倍(Fig. 2H, 2J)。此外,当从Metaproteome数据集中将所有680鞭毛蛋白蛋白亚开来时,我们观察到高低应答小鼠的统计学显着降低(p < 0.0001; 补充图S3A)。 HFD暴露后富集的蛋白质的功能评估导致较弱的关联,其最强的转录蛋白的增加1.5倍(Fig. 3E)。

       低响应者小鼠中粪便群体的功能和分类特征,喂养obesogance饮食

      接下来,我们将分析分析在粪便元群中发现模式的发现模式,这些模式可能具有令人生畏的饮食的浓度之前或伴随的反应性。为此,我们通过Eggnog数据库检查了每个样本的MetaproTome的大规模功能组成。这仅显示了样品之间的差异( Fig. 4A)。相比之下,以这种方式观察分类秩序的组成揭示了饮食暴露之前和之后的差异,与对饮食的高和低响应相关(Fig. 4B)。有424个高度排名蛋白质(π>1)在初始时间点区分高响应者(Fig. 4C)。这些蛋白质的分类学起源差异很大,所有蛋白质区别于属于梭菌的低响应者,而高响应者有超过50%的蛋白质衍生自菌斑和乳杆菌(Fig. 4D)。在功能上,区分高响应者的蛋白质具有14倍的“翻译后修饰,蛋白质周转和伴侣”蛋白质,并在“细胞运动”蛋白中的5.6倍的富集(Fig. 4E)。许多后翻译改性,蛋白质转化术和高响应者之间具有最大差异的伴侣蛋白是伴侣蛋白(补充图。S3B),微生物应激反应的潜在指示。细胞运动蛋白的增加表示是鞭毛子集的结果,主要来自梭菌梭菌,在高响应者中显着增加(p < 0.0001; 补充图。S3C)。
      图缩略图GR4.
      Fig. 4低响应者小鼠中粪便元群的功能和分类特征,喂养obesogance饮食。 A,功能组合物。 B,分类组成。 C-E.,在初始时间点对高响应者的显着蛋白质的比较。 C,Volcano情节显示折叠变化和 t 在元标记中的每种蛋白质的测试意义。在π分数设定意义> 1. D,分类法组成的显着蛋白质。 E,Barplots展示了显着蛋白质中的功能偏压。在高响应者和高丰度类别的低响应者和低响应者之间比较了Eggnog注释的组成(>显示了10个蛋白质)。 F-H.,在最终时间点比较高和低响应者的重要蛋白。与(C-E.)最后的时间点。示例名称(A-B.)是用于高响应器,L对于低响应器的L,然后I用于最终时间点的I,用于初始时间点,具有1,2,3或4的复制数。
      我们还注意到在初始时间点差异表达的独特碳水化合物代谢和转运蛋白。高响应者增加了菌体代谢蛋白的表达,包括异构酶,激酶和醛胶酶,而梭菌唯一地在低响应者内唯一的糖转运蛋白表达增加(补充图S3D)。这可能表明在HFD治疗开始之前的微生物组中的独特能量收集能力(
      • Turnbaugh P.J.
      • ley r.e.
      • Mahowald M.A.
      • Magrini V.
      • Mardis e.r.
      • Gordon J.I.
      一种肥胖相关的肠道微生物组,能量收获能力增加。
      )。
      在施用obesogens饮食后收集的样品中,有970个蛋白质区分高响应和低响应者(Fig. 4F)。与蛋白质相比,鉴别HFD暴露的发作时应对响应,对应于高响应的蛋白质完全来自梭菌,而低响应者的近60%的蛋白质来自乳杆菌( Fig. 4G)。与对饮食的高响应相关的富含噬炎饮食的变化包括11倍的脂质传输和代谢蛋白的表示(Fig. 4H)。从梭菌中的脂质代谢蛋白的增加可能介导从高响应小鼠的脂质中更有效地收集能量。

       粪便小鼠蛋白分析

      除了从元标题中分析微生物蛋白外,我们接下来将数据置于粪便鼠鼠蛋白质组内的关联。总共有699个宿主蛋白在所有样品中定量,因此包括在统计分析中。大部分(77%)的小鼠蛋白受到HFD暴露的影响,HFD后92%的蛋白质增加(Fig. 5A)。使用David功能浓缩(
      • 黄达,W.
      • 谢尔曼B.T.
      • LEMPICKI R.A.
      用大卫生物信息学资源对大型基因清单的系统和综合分析。
      ),我们确定了重要(Bonferroni调整了 p values <0.05)富集HFD治疗前的消化和肌蛋白蛋白质和HFD后的线粒体蛋白(补充表S2)。值得注意的是,肌蛋白蛋白占用与初始样品相关的前10名蛋白质(Fig. 5B)。磷酸化的肌球蛋白轻链以后已与HFD暴露后的肠道渗透性有关(
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      )。因此,我们观察到的重链肌蛋白蛋白的降低可能与肠道渗透性的变化有关。关于线粒体蛋白的增加,显示HFD导致线粒体功能障碍(
      • Miotto下午
      • Leblanc P.J.
      • Holloway G.P.
      由于ADP灵敏度受损,高脂饮食导致线粒体功能障碍。
      ),我们的数据可能反映了这种现象。
      图缩略图GR5.
      Fig. 5小鼠粪便蛋白质组分析。 在从元数据数据中撒上小鼠衍生的蛋白质后,使用π分数的统计切断确定差异表达的蛋白质>1. Volcano图显示展示log2折叠变化(x 轴)和log10 p value (y axis) for (A)最终和初始样本之间的差异(C)在初始时间点和低响应者之间的差异,(E)最终时间点的高响应者之间的差异。每个分析中最重要的蛋白质的π评分显示在条形图中的每个火山图下方(B, D, F)。
      我们下次寻找可能在HFD给药之前区分高低响应者的小鼠粪便蛋白。在这里,109只小鼠蛋白质之间的群体之间的不同差异,所有这些都富集在DIO Prone小鼠中(Fig. 5C)。在这些蛋白质中,40(37%)与免疫球蛋白有关。通过大卫证实了免疫球蛋白基因的这种强烈富集,其显示出显着的3倍的浓缩(Bonferroni p 免疫球蛋白V型蛋白的值= 7.0E-11)(补充表S2)。这种免疫球蛋白可变结构域的富集也在与对HFD的高度响应相关的前20个蛋白中说明(Fig. 5D)。这些发现进一步说明了低级炎症和DIO之间的联系,因为这是高响应小鼠在施用HFD之前增加免疫活性的潜在指示。
      对8周暴露于HFD后,对样品施加相同的分析也揭示了对HFD暴露的尖锐的有趣洞察力。在膳食干预后,63只小鼠蛋白质在其区分高低和低响应者之间的能力中进行了高度排名。除了两种蛋白质中的所有蛋白质在低响应者内富集(Fig. 5E)。功能分析显示出明显的6倍富集(Bonferroni p 价值= 4.0e-8)在低响应者内富集的蛋白质内的角蛋白(补充表S2)。角蛋白的这种增加可能是更大的结肠压力的指示(
      • Helenius T.O.
      • antman c.a.
      • Asghar M.N.
      • nystrom J.H.
      • toivola d.m.
      角蛋白在肠道疾病相关的应激反应中被改变。
      )在最终时间点的低响应者中。此时的高响应者在顶部鉴别蛋白质内有几种免疫球蛋白蛋白质,尽管大多数仅为谦虚相关(Fig. 5F)。值得注意的是,许多免疫球蛋白蛋白是在最初和最终一天的高响应者中最强的鉴别蛋白质中。

       微生物群成分分析与DIO的尺寸和严重程度

      最后,我们检查了粪便微生物群组合物的潜力,如16S rRNA基因测序分析以鉴定和/或反应DIO的尺寸。通过未加速的Unifrac所有时间点,所有50只小鼠的粪便微生物群组合物的可视化揭示了菌营养饮食前后微生物群组合物的预期显着差异(p = 0.001; Fig. 6A)。该分析还显示出明确,但在膳食后5周之间的饮食后变更时间点之间的更大差异(Fig. 6A)。相比之下,使用这种方法来检查β多样性的差异未在(p = 0.977; Fig. 6B)或在疗养营养饮食后(p = 0.323; Fig. 6C)。相反,根据其他饮食,饮食8周给予8周,为小鼠提供了另外8周,以与笼式分享他们的微生物群,我们观察到Microbiota组成的强烈笼式聚集(p = 0.001; Fig. 6D)。尽管如此,在施用溶血性饮食之前,α-多样性的水平适度但显着相关(r2 = 0.0873, p = 0.0394)最终体重(Fig. 6E)表明微生物群落结构有一些能力预测对DIO的倾向。饮食后8周延长了一个类似但没有重要的趋势(Fig. 6F)。
      图缩略图GR6.
      Fig. 6微生物群组成分析 相对 对DIO的倾向和严重程度。 使用16S rRNA基因的V4区域的illumina测序分析粪便微生物群组合物。主要坐标分析(PCOA)使用未加权的Unifrac距离度量进行(A)在HFD管理的过程中, B,第0天, 光盘 第56天。最终的体重与α多样性相关(E)第0天和(F)第56天。最终的体重与HFD授权局开始时发现的细菌组相关:(G)赛冻结,(Hcoriobacteriaceae,和(I)诱导。最终的体重也与HFD给药末尾发现的细菌基团相关:(J)噬菌体和(K)振动杆菌。 (n = 50)。在 广告,测定类别,并确定聚类的统计学意义 通过 珀罗娃。在 E-K.,使用线性回归分析测定意义(*p ≤ 0.005).
      微生物群组合物的总体评估缺乏鉴定高响应和低响应者小鼠的能力并不排除选择OTU可能提供这种功率的可能性。因此,我们选择的特定OTUS在小鼠中在时间0中富集或耗尽的特异性OTU,以应对HFD的最大程度的肥胖程度。这产生了一系列细菌组,其中有十个最低的细菌组 p 这里表示的值, 补充图S4。然而,确定这些差异是否是可重复的和/或生物学上的重要性需要进一步的实验。此外,我们检查了通过标准组体分析产生的细菌候选者的能力,以预测(第0天),或反射(第56天),对富含溶血性饮食的倾向。在第0天分析的12个征集中,3组显示了蛋白质组学分析预测的相关性 p 值低于0.1(Fig. 6G6I)9虽然9没有(补充图S5A-S5I )。关于鉴定为与肥胖程度相关的分类蛋白质组学分析,在第56天样品中的相关性,2个分类群相关 p 值低于0.1(Fig. 6J6K)另外10分析的其他10个不符合此标准(补充图S6A-S6J)。因此,虽然通过分析粪蛋白组和/或微生物组来发展预测肥胖症的方法的方法仍然是在进行中的工作,但这些发现支持其潜力有助于这种预后的潜力。

      讨论

      本研究的目标是提高对DIO非遗传决定因素的理解,重点关注可能受到肠道微生物的参数,这已知已知在DIO的严重程度中发挥作用。由于低级,全身炎症促进了肥胖,可以通过暴露于微生物群产品(
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      ),我们假设炎症和微生物因子可能会影响行为和/或新陈代谢,从而预测各个宿主显示的DIO的程度。然而,6-8周龄小鼠的一般活动和焦虑的行为措施并未预测对HFD诱导的肥胖症的易感性,而炎症标记物IL-6,MPO,CXCL1和LCN-2仅表现出非常有限的辨别能力在施用HFD的施用之前,期间或之后测量时,对DIO的倾向。从微生物的角度来看,研究表明了LPS和鞭毛在炎症和肥胖症中的角色(
      • Cullender T.C.
      • 烧烤B.
      • Janzon A.
      • Kumar K.
      • Muller C.E.
      • Werner J.J.
      • Angenent L.T.
      • 贝尔米
      • 干草A.G.
      • 彼得森D.A.
      • 沃尔特J.
      • Vijay-Kumar M.
      • Gewirtz A.T.
      • ley r.e.
      先天和自适应免疫相互作用,以淬火微生物簇鞭毛在肠道中的运动。
      ,
      • ley r.e.
      • Gewirtz A.T.
      Corralling Colonic鞭毛的微生物。
      ,
      • 穆斯索G.
      • 冈比诺R.
      • Cassader M.
      肥胖,糖尿病和肠道微生物群:卫生假设扩大了?
      )。然而,尽管测量鞭毛蛋白水平显示在施用HFD后预测重量的许可,但在给药之前不太成功。我们的结果揭示了差异重量增益的宿主微生物相互作用的新证据。
      为了找到与DIO相关的微生物因子,我们接下来转向未明确的元标称方法。我们的结果证实了在施用HFD后,表现出在元标体的整体结构中的大移位(
      • 丹尼尔H.
      • GOLYMI A.M.
      • 浆果D.
      • desmarchelier c.
      • Hahne H.
      • LOH G.
      • Mondot S.
      • lepage p.
      • Rothballer M.
      • 沃克A.
      • Bohm C.
      • 温宁M.
      • 瓦格纳米
      • Blaut M.
      • Schmitt-Kopplin P.
      • Kuster B.
      • 哈默德
      • 垃圾桶T.
      高脂饮食改变了小鼠的肠道微生物群生理学。
      )。这些广泛的变化似乎是由衍生自梭菌和诱导的蛋白质驱动,其在暴露于HFD时降低,而乳​​杆菌蛋白的组成膨胀。有趣的是,在我们对16S测序中的微生物群分析中,这种差异是不可观察到的。一种可能的解释是基因组和蛋白质组学技术之间的已知差异(
      • 磨坊R.H.
      • vázquez-baezay。
      • 朱Q.
      • 姜L.
      • Gaffney J.
      • Humphrey G.
      • Smarr L.
      • 骑士r.
      • gonzalez d.j.
      评价克罗恩病患者4.5年研究中的元素预测。
      (由于复杂的调节过程,由该观点的概念支持蛋白质丰度的差异与物种组成不直接相关。然而,其他基于DNA序列的研究也显示出暴露于HFD时的梭菌和菌体的显着改变(
      • de la serre c.b.
      • ellis c.l.
      • 李杰。
      • Hartman A.L.
      • Rutledge J.C.
      • raybould h.e.
      在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
      ,
      • 马丁内斯 - Guryn K.
      • hu
      • 克里兹莱尔K.
      • 乌尔萨斯S.
      • 很多m.w.
      • Ojeda P.
      • Pierre J.f.
      • Miyoshi J.
      • Sontag T.J.
      • Cham下午
      • 后卫C.A.
      • Leone V.
      • 张E.B.
      小肠微生物群调节宿主消化和吸收适应性反应对膳食脂质。
      ),进一步暗示这些分类在HFD反应中的作用。
      在功能上,患有HFD最引人注目的转变是施用HFD后的鞭毛的丰度降低。鞭毛蛋白蛋白可以通过宿主以几种方式靶向,包括释放抗鞭毛蛋白IgA和抗鞭毛蛋白IgG。抗鞭毛蛋白IgA的水平与总鞭毛素负荷抗相关,是降低调节运动相关基因的关键机制(
      • Cullender T.C.
      • 烧烤B.
      • Janzon A.
      • Kumar K.
      • Muller C.E.
      • Werner J.J.
      • Angenent L.T.
      • 贝尔米
      • 干草A.G.
      • 彼得森D.A.
      • 沃尔特J.
      • Vijay-Kumar M.
      • Gewirtz A.T.
      • ley r.e.
      先天和自适应免疫相互作用,以淬火微生物簇鞭毛在肠道中的运动。
      )。虽然一般的抗鞭毛蛋白IgG和IgA的整体水平没有明显与富含噬菌体结果相关,但我们确实在高响应小鼠的粪便蛋白质组中看到了一种不同的免疫签名。该数据可能表明,在治疗前,获得最大重量的小鼠具有基线免疫反应。该免疫反应的可能抗原也从包括有效区分高低响应者的鞭毛蛋白蛋白的子集。然而,由于大多数鉴定的免疫球蛋白亚基区域可能是IgA或IGV(
      • Gemenetzi K.
      • Agathangelidis A.
      • Papalexandri A.
      • 麦地那A。
      • Genmari E.
      • Moysiadis T.
      • Hatjiharissi E.
      • Papaioannou M.
      • E.
      • Jimenez C.
      • 拉尔坦尼C.
      • Anagnostopoulos A.
      • Ferrero S.
      • Ladetto M.
      • Sanz r.g.
      • 贝丝C.
      • hadzidimitriou A.
      • Stamatopoulos K.
      IGA.与IgG多发性骨髓瘤的不同免疫原签。
      ),目前尚不清楚该潜在的反应是否通过TLR5,NOD样受体4或其他机制介导(
      • ley r.e.
      • Gewirtz A.T.
      Corralling Colonic鞭毛的微生物。
      )。
      分类学差异也与鞭毛蛋白定向的免疫球蛋白可能在HFD发作之前塑造高响应者的肠道的想法一致。鉴定的大多数鞭毛蛋白蛋白衍生自梭菌,并且菌体不含鞭毛(
      • lozupone c.
      • 浮士克。
      • Raes J.
      • 信仰J.J.
      • 弗兰克D.N.
      • Zanefeld J.
      • Gordon J.I.
      • 骑士r.
      识别可以利于人体肠道共生的早期连续和机会生活方式的基因组和代谢特征。
      )。在这里,我们观察到在发病的低响应者中富集的蛋白质蛋白质的优势,而菌体蛋白含有大部分高响应性元平组。如果观察到的来自元素组织的免疫球蛋白蛋白靶向鞭毛,则可以预期蛋白质的部分将被移位有利于诱导菌体。
      总的来说,我们的结果表明宿主和微生物蛋白质组学能够辨别受试者,特别容易发生DIO。我们的结果表明,尽管分析有限数量的样品,但在高低响应小鼠之间表明了高低响应小鼠之间的显着性差异。此外,这些歧视性蛋白质的分类原状和功能作用表明宿主微生物群相互作用可能对DIO的倾斜依赖。虽然需要更大的研究来证实我们的结果,但粪便元标志似乎是鉴定在暴露于溶血性饮食时识别体重增加风险的主持人的有希望的工具。

      数据可用性

      本研究期间生成或分析的所有数据都包含在本公布的文章中。可以通过大规模提供的标准组织数据(//massive.ucsd.edu/)在研究ID MSV000083891下。数据也可通过蛋白质组Xchange获得(http://proteomecentral.proteomexchange.org)在研究ID PXD014128下。未加工的测序数据存放在欧洲核苷酸存档(//www.ebi.ac.uk/ena)在加入号码Prjeb33328下。

      补充材料

      参考

        • Apovian C.M.
        肥胖症:定义,合并,原因和负担。
        是。 J. Manag。关心。 2016; 22: S176-S185
        • Stelmach-Mardas M.
        • Rodacki T.
        • Dobrowolska-iwanek J.
        • Brzozowska A.
        • Walkowiak J.
        • Wojtanowska-Krosniak A.
        • zagrodzki p.
        • Bechthold A.
        • Mardas M.
        • 波音H.
        肥胖成年人食品能量密度与体重变化的联系。
        营养素。 2016; 8: 229
        • Naukkarinen J.
        • 海宁恩斯。
        • Hakkarainen A.
        • Lundbom J.
        • VUOLTEENAHO K.
        • Saarinen L.
        • Hautaniemi S.
        • Rodriguez A.
        • Fruhbeck G.
        • Pajunen P.
        • 腹膜T.
        • oresic m.
        • Moilanen E.
        • Suomalainen A.
        • Lundbom N.
        • KAPRIO J.
        • Rissanen A.
        • Pietilainen K.H.
        在重症中的单卵双胞胎双胞胎中表征代谢健康肥胖症。
        糖尿病症。 2014; 57: 167-176
        • Archer Z.A.
        • Rayner D.v.
        • Rozman J.
        • Klintenspor M.
        • Mercer J.G.
        男性Sprague-Dawley大鼠体重增加的正常分布喂养高能饮食。
        互惠。 res。 2003; 11: 1376-1383
        • de la serre c.b.
        • ellis c.l.
        • 李杰。
        • Hartman A.L.
        • Rutledge J.C.
        • raybould h.e.
        在大鼠中对高脂饮食诱导的肥胖症的倾向与肠道微生物肿瘤和肠道炎症的变化有关。
        是。 J. physiol。胃病。肝脏生理。 2010; 299: G440-G448
        • Hotamisligil G.S.
        炎症,metaFlammation和免疫素质障碍。
        自然。 2017; 542: 177-185
        • jeon s.w.
        • kim y.k.
        神经炎症和神经血管功能障碍在重大抑郁症的作用。
        J. Inflamm。 res。 2018; 11: 179-192
        • ley r.e.
        • Turnbaugh P.J.
        • Klein S.
        • Gordon J.I.
        微生物生态学:与肥胖有关的人体肠道微生物。
        自然。 2006; 444: 1022-1023
        • Turnbaugh P.J.
        微生物和饮食诱导的肥胖:快速,便宜,失控。
        细胞宿主微生物。 2017; 21: 278-281
        • Turnbaugh P.J.
        • 后面的F.
        • 富尔顿L.
        • Gordon J.I.
        饮食诱导的肥胖与小鼠远端肠道微生物组中的显着但可逆的改变相关联。
        细胞宿主微生物。 2008; 3: 213-223
        • Turnbaugh P.J.
        • 哈马迪姆
        • Yatsunenko T.
        • Cantarel B.L.
        • 邓肯A.
        • ley r.e.
        • Sogin M.L.
        • 琼斯W.J.
        • roe b.a.
        • Fifourtit J.P.
        • egholm M.
        • Henrissat B.
        • Heath A.c。
        • 骑士r.
        • Gordon J.I.
        肥胖和瘦双胞胎的核心微生物微生物。
        自然。 2009; 457: 480-484
        • Turnbaugh P.J.
        • ley r.e.
        • Mahowald M.A.
        • Magrini V.
        • Mardis e.r.
        • Gordon J.I.
        一种肥胖相关的肠道微生物组,能量收获能力增加。
        自然。 2006; 444: 1027-1031
        • Aygun A.D.
        • GUNGOR S.
        • Ustundag B.
        • Gurgoze M.K.
        • 森Y.
        Propubertal肥胖儿童血清中促炎细胞因子和瘦素增加。
        介质轰炸机。 2005; 2005: 180-183
        • Cullender T.C.
        • 烧烤B.
        • Janzon A.
        • Kumar K.
        • Muller C.E.
        • Werner J.J.
        • Angenent L.T.
        • 贝尔米
        • 干草A.G.
        • 彼得森D.A.
        • 沃尔特J.
        • Vijay-Kumar M.
        • Gewirtz A.T.
        • ley r.e.
        先天和自适应免疫相互作用,以淬火微生物簇鞭毛在肠道中的运动。
        细胞宿主微生物。 2013; 14: 571-581
        • El Kaoutari A.
        • Armougom F.
        • Gordon J.I.
        • raoul d.
        • Henrissat B.
        人体肠道微生物肿瘤中的碳水化合物活性酶的丰富和各种。
        NAT Rev Microbiol。 2013; 11: 497-504
        • Villen J.
        • Gygi S.P.
        通过质谱法的全局磷酸化分析的SCX / IMAC富集方法。
        NAT。 protoc。 2008; 3: 1630-1638
        • 哈斯W.
        • Faherty B.K.
        • 格柏S.A.
        • eliasj.e.
        • Beausoleil S.A.
        • bakalarski c.e.
        • 李X.
        • Villen J.
        • Gygi S.P.
        霰弹枪蛋白质组学中肽质量测量精度的优化与应用。
        摩尔。细胞。蛋白质组学。 2006; 5: 1326-1337
        • Wessel D.
        • flugge u.i.
        洗涤剂和脂质存在下稀溶液中蛋白质在稀释溶液中进行定量回收的方法。
        肛门。生物学习。 1984; 138: 141-143
        • van Rechem C.
        • 黑J.C.
        • Boukhali M.
        • 阿里耶M.J.
        • 格拉斯伦特S.
        • 哈斯W.
        • Benes C.H.
        • Whetstine J.R.
        赖氨酸去甲基酶KDM4A与翻译机械的关联,调节蛋白质合成。
        癌症发现。 2015; 5: 255-263
        • ottonen a.c.
        • 哈斯W.
        使用还原二甲基化用于稳定同位素标记的定量蛋白质组学。
        J. Vis。 Exp。 2014; 22: 1974-1984
        • Lapek Jr.,J.D.
        • 磨坊R.H.
        • Wozniak J.M.
        • Campeau A.
        • 方罗..
        • 魏X.
        • van de groep k。
        • Perez-Lopez A.
        • 范致致致沉思N.M.
        • 拉斐尔米
        • 骑士r.
        • 张L.
        • gonzalez d.j.
        通过丘陵器官蛋白质组图集地定义全身细菌感染期间的主体反应。
        细胞系统。 2018; 6: 579-592
        • ottonen a.c.
        • 哈斯W.
        • Chilaka A.c.
        • AACH J.
        • Gygi S.P.
        • 教堂。
        蛋白质全组系统分析纤维素生物燃料的微生物。
        摩尔。系统。 BIOL。 2011; 7: 461
        • 汤普森A.
        • Schafer J.
        • Kuhn K.
        • Kienle S.
        • Schwarz J.
        • 施密特G.
        • Neumann T.
        • 约翰斯通r.
        • 穆罕默德A.K.
        • 哈蒙克
        串联质量标签:MS / MS的复合蛋白混合物比较分析的新量化策略。
        肛门。化学。 2003; 75: 1895-1904
        • Lapek Jr.,J.D.
        • LEWINSKI M.K.
        • Wozniak J.M.
        • guatelli J.
        • gonzalez d.j.
        诱导型HIV-1模型的定量临时病毒产生了对与VPR相关的全球宿主目标和磷酸动力学的洞察力。
        摩尔。细胞。蛋白质组学。 2017;
        • 肖L.
        • 冯Q.
        • 梁S.
        • Sonne S.B.
        • 夏Z.
        • 邱X.
        • 李X.
        • 长H.
        • 张继夫
        • 张D.
        • 刘C.
        • 方Z.
        • Chou J.
        • 格兰维尔J.
        • 郝Q.
        • Kotowska D.
        • 冷C.
        • licht t.r.
        • 吴D.
        • yu J.
        • Sung J.J.
        • 梁Q.
        • 李杰。
        • 贾H.
        • 兰Z.
        • Tremaroli V.
        • dworzynski p.
        • 尼尔森H.B.
        • 后面的F.
        • DORE J.
        • Le Chatelier E.
        • Ehrlich S.D.
        • 林J.C.
        • Arumugam M.
        • 王J.
        • Madsen L.
        • Kristiansen K.
        鼠标肠道Metagenome的目录。
        NAT。 Biotechnol。 2015; 33: 1103-1108
        • ENG J.K.
        • mccormack a.l.
        • yates j.r.
        一种与蛋白质数据库中氨基酸序列相关的肽串联质谱数据的方法。
        J.IM。 SOC。质谱。 1994; 5: 976-989
        • Beausoleil S.A.
        • Villen J.
        • 格柏S.A.
        • 赶紧J.
        • Gygi S.P.
        基于概率的高通量蛋白磷酸化分析和现场定位方法。
        NAT。 Biotechnol。 2006; 24: 1285-1292
        • Huttlin E.L.
        • Jedrychowski M.P.
        • eliasj.e.
        • Goswami T.
        • RAD R.
        • Beausoleil S.A.
        • Villen J.
        • 哈斯W.
        • Sowa M.E.
        • Gygi S.P.
        小鼠蛋白磷酸化和表达的组织特异性地图。
        细胞。 2010; 143: 1174-1189
        • 张X.
        • Z.B.
        • Mayne J.
        • 摩尔J.I.
        • 李杰。
        • 屠夫J.
        • DEEKE S.A.
        • 陈R.
        • 清C.K.
        • Mack D.
        • Stintzi A.
        • FIGEYS D.
        Metapro-IQ:一种学习人和小鼠肠道微生物的通用标准术方法。
        微生物组。 2016; 4: 31
        • eliasj.e.
        • Gygi S.P.
        目标 - 诱饵搜索策略通过质谱法对大规模蛋白质鉴定的置信度提高。
        NAT。方法。 2007; 4: 207-214
        • eliasj.e.
        • 哈斯W.
        • Faherty B.K.
        • Gygi S.P.
        大规模蛋白质组学研究中使用的质谱平台的比较评价。
        NAT。方法。 2005; 2: 667-675
        • 彭J.
        • eliasj.e.
        • Thororen C.C.
        • Licklider L.J.
        • Gygi S.P.
        多维色谱评价与串联质谱(LC / LC-MS / MS)进行大规模蛋白质分析:酵母蛋白质组。
        J.蛋白质组。 2003; 2: 43-50
        • Cong Y.
        • Brandwein S.L.
        • McCabe R.P.
        • Lazenby A.
        • Birkenmeier E.H.
        • Sundberg J.P.
        • 埃尔森。 C.O.
        CD4 + T细胞在自发性粘土C3H / HEJBIR小鼠中对肠道细菌抗原反应性:增加了T辅助细胞1型反应和转移疾病的能力。
        J. Exp。 Med。 1998; 187: 855-864
        • Sitaraman S.v.
        • klappothtj.m.
        • Damoore 3,
        • 着陆器C.
        • Targan S.
        • 威廉姆斯I.R.
        • Gewirtz A.T.
        克罗恩病中升高的鞭毛素特异性免疫球蛋白。
        是。 J. physiol。胃病。肝脏生理。 2005; 288: G403-G406.
        • Ziegler T.R.
        • 罗米
        • estivariz c.f.
        • Damoore 3,
        • Sitaraman S.v.
        • Bazargan N.
        • klappothtj.m.
        • 田J.
        • 加洛韦J.R.
        • 领导L.M.
        • 琼斯D.P.
        • Gewirtz A.T.
        可检测的血清鞭毛蛋白和脂多糖和上调人类短肠综合征中的脂多糖免疫球蛋白。
        是。 J. physiol。规范融合。 Comp。 physiol。 2008; 294: R402-R410
        • Fedirko V.
        • Tran H.Q.
        • Gewirtz A.T.
        • Speien M.
        • Trichopoulou A.
        • Aleksandrova K.
        • 奥尔森A.
        • Tjonneland A.
        • overvad K.
        • 碳纳尼尔F.
        • Boutron-Ruault M.C.
        • Severi G.
        • Kuhn T.
        • Kaaks R.
        • 波音H.
        • Bamia C.
        • Lagiou P.
        • 格里诺斯。
        • Panico S.
        • Palli D.
        • Tumino R.
        • Naccarati A.
        • PEETERS P.H.
        • Bueno-de-Mesquita H.B.
        • Weider通道E.
        • Castano J.M.
        • Barricarte A.
        • 桑切斯M.J.
        • Dorronsoro M.
        • Quiros J.R.
        • Agudo A.
        • Sjoberg K.
        • ohlsson b.
        • HEMMINGSON O.
        • Werner M.
        • Bradbury K.E.
        • Khaw K.T.
        • WAREHAM N.
        • Tsilidis k.k.
        • 啊月子D.
        • Scalbert A.
        • Romieu I.
        • Riboli E.
        • Jenab M.
        暴露于细菌产品脂多糖和鞭毛蛋白和肝细胞癌:嵌套病例对照研究。
        BMC MED。 2017; 15: 72
        • 烧烤B.
        • Srinivasan G.
        • 德尔戈多M.A.
        • 年轻A.N.
        • Gewirtz A.T.
        • Vijay-Kumar M.
        粪便脂素2,敏感和宽度动态的无侵入性生物标志物用于肠炎。
        Plos一个。 2012; 7: e44328
        • 烧烤B.
        • van de Wiele T.
        • De Bodt J.
        • Marzorati M.
        • Gewirtz A.T.
        膳食乳化剂直接改变人的微生物群组成和基因表达,例如增强肠炎症。
        肠道。 2017; 66: 1414-1427
        • Caporaso J.G.
        • Lauber C.L.
        • Walters W.a.
        • Berg-Lyons D.
        • Huntley J.
        • Fierer N.
        • 欠款
        • Betley J.
        • 弗雷泽L.
        • 鲍尔米
        • Gormley N.
        • 吉尔伯特J.A.
        • 史密斯G.
        • 骑士r.
        Illumina Hiseq和Miseq平台的超高通量微生物群落分析。
        ISME J. 2012; 6: 1621-1624
        • aronesty E.
        测序实用程序的比较。
        开放生物信息学J. 2013; 7: 1-8
      1. 。 Aronesty,E.,(2011)命令行工具,用于处理生物排序数据。 http:// codegooglecom / p / ea-utils,

        • Caporaso J.G.
        • kuczynski J.
        • Stombaugh J.
        • Bittinger K.
        • 布什曼F.D.
        • Costello E.K.
        • Fierer N.
        • Pena A.G.
        • Goodrich J.K.
        • Gordon J.I.
        • HUTTLEY G.A.
        • Kelley S.T.
        • 骑士D.
        • Koenig J.E.
        • ley r.e.
        • lozupone c.a.
        • 麦当劳D.
        • Muegge B.D.
        • Pirrung M.
        • 雷德尔J.
        • 七夹J.R.
        • Turnbaugh P.J.
        • Walters W.a.
        • Widmann J.
        • Yatsunenko T.
        • Zanefeld J.
        • 骑士r.
        Qiime允许分析高吞吐量社区测序数据。
        NAT。 Med。 2010; 7: 335-336
        • 埃德加·克
        搜索和聚类幅度比爆炸更快。
        生物信息学。 2010; 26: 2460-2461
        • 麦当劳D.
        • 价格M.N.
        • Goodrich J.
        • nawrocki e.p.
        • desantis t.z.
        • Probst A.
        • 安德森G.L.
        • 骑士r.
        • Hugenholtz P.
        一种改进的Greengenes分类法,具有明确的生态和进化分析细菌和古痤疮的级别。
        ISME J. 2012; 6: 610-618
        • 价格M.N.
        • Dehal P.S.
        • Arkin A.P.
        FastTree:使用配置文件而不是距离矩阵计算大的最小进化树。
        摩尔。 BIOL。 evol。 2009; 26: 1641-1650
        • lozupone c.
        • 骑士r.
        无税:一种用于比较微生物群落的新系统发育方法。
        申请环境微生物。 2005; 71: 8228-8235
        • lozupone c.
        • 哈马迪姆
        • 骑士r.
        UNIFRAC-用于比较系统发育背景下的微生物群落多样性的在线工具。
        BMC生物信息学。 2006; 7: 371
        • Segata N.
        • Izard J.
        • Waldron L.
        • GEVERS D.
        • 米洛洛斯基L.
        • 加勒特W.S.
        • HUTTENHOWER C.
        偏见生物标志物发现和解释。
        基因组Biol。 2011; 12: R60
        • 丹尼尔H.
        • GOLYMI A.M.
        • 浆果D.
        • desmarchelier c.
        • Hahne H.
        • LOH G.
        • Mondot S.
        • lepage p.
        • Rothballer M.
        • 沃克A.
        • Bohm C.
        • 温宁M.
        • 瓦格纳米
        • Blaut M.
        • Schmitt-Kopplin P.
        • Kuster B.
        • 哈默德
        • 垃圾桶T.
        高脂饮食改变了小鼠的肠道微生物群生理学。
        ISME J. 2014; 8: 295-308
        • 肖Y.
        • Hsiao T.H.
        • Suresh U.
        • 陈H.I.
        • 吴X.
        • 狼S.E.
        • 陈Y.
        基因选择和排名的新颖性评分。
        生物信息学。 2014; 30: 801-807
        • 磨坊R.H.
        • vázquez-baezay。
        • 朱Q.
        • 姜L.
        • Gaffney J.
        • Humphrey G.
        • Smarr L.
        • 骑士r.
        • gonzalez d.j.
        评价克罗恩病患者4.5年研究中的元素预测。
        小姐YSTEMS。 2019; 4: E00337-18
        • 黄达,W.
        • 谢尔曼B.T.
        • LEMPICKI R.A.
        用大卫生物信息学资源对大型基因清单的系统和综合分析。
        NAT。 protoc。 2009; 4: 44-57
        • Caporaso J.G.
        • kuczynski J.
        • Stombaugh J.
        • Bittinger K.
        • 布什曼F.D.
        • Costello E.K.
        • Fierer N.
        • Pena A.G.
        • Goodrich J.K.
        • Gordon J.I.
        • HUTTLEY G.A.
        • Kelley S.T.
        • 骑士D.
        • Koenig J.E.
        • ley r.e.
        • lozupone c.a.
        • 麦当劳D.
        • Muegge B.D.
        • Pirrung M.
        • 雷德尔J.
        • 七夹J.R.
        • Turnbaugh P.J.
        • Walters W.a.
        • Widmann J.
        • Yatsunenko T.
        • Zanefeld J.
        • 骑士r.
        Qiime允许分析高吞吐量社区测序数据。
        NAT。方法。 2010; 7: 335-336
        • carvalho f.a.
        • Koren O.
        • Goodrich J.K.
        • 约翰逊M.E.
        • Nalbantoglu I.
        • Aitken J.D.
        • 苏y.
        • 烧烤B.
        • Walters W.a.
        • Gonzalez A.
        • Clemente J.C.
        • Cullender T.C.
        • Barnich N.
        • Darfeuille-Michaud A.
        • Vijay-Kumar M.
        • 骑士r.
        • ley r.e.
        • Gewirtz A.T.
        瞬时无法管理植物的细菌促进TLR5缺陷小鼠中的慢性肠炎。
        细胞宿主微生物。 2012; 12: 139-152
        • Vijay-Kumar M.
        • Aitken J.D.
        • carvalho f.a.
        • Cullender T.C.
        • Mwangi S.
        • Srinivasan S.
        • Sitaraman S.v.
        • 骑士r.
        • ley r.e.
        • Gewirtz A.T.
        代谢综合征和缺乏Toll样受体5的小鼠中的肠道微生物瘤。
        科学。 2010; 328: 228-231
        • Cani P.D.
        • Amar J.
        • iglesias m.a.
        • Poggi M.
        • knauf c.
        • Bastelica D.
        • 尼林克上午
        • Fava F.
        • Tuohy小时
        • Chabo C.
        • 狼人A.
        • Delmee E.
        • 表兄弟B.
        • sul
        • Chamontin B.
        • Ferrieres J.
        • Tanti J.f.
        • 吉布森G.R.
        • Casteilla L.
        • Delzenne n.m.
        • Alessi M.C.
        • 布塞林R.
        代谢内毒血症引发肥胖和胰岛素抵抗力。
        糖尿病。 2007; 56: 1761-1772
        • Masoodi I.
        • Kochhar R.
        • Dutta U.
        • Vaishnavi C.
        • Prasad K.K.
        • vaiphei K.
        • 侯赛因斯。
        • 辛格克。
        粪便髓氧化酶评价为溃疡性结肠炎疾病活性和严重程度的生物标志物。
        挖。解释。 SCI。 2012; 57: 1336-1340
        • 琼斯B.W.
        • Holdwein K.A.
        • 意思是t.k.
        • Saukkonen J.J.
        • Fenton M.J.
        Toll样受体在巨噬细胞诱导促炎反应中的差异作用。
        安。感冒。解释。 2001; 60: III6-III12.
        • Hayashi F.
        • 史密斯K.D.
        • ozinsky A.
        • 咆哮。
        • yi e.c.
        • Goodlett D.R.
        • ENG J.K.
        • Akira S.
        • 欠下的d.m.
        • Aderem A.
        对细菌鞭毛蛋白的先天免疫反应是由Toll样受体5介导的。
        自然。 2001; 410: 1099-1103
        • 桑德斯C.J.
        • yu Y.
        • 摩尔第3,D.A.
        • 威廉姆斯I.R.
        • Gewirtz A.T.
        对鞭毛素的体液免疫反应需要T细胞和先天免疫的激活。
        J.Immunol。 2006; 177: 2810-2818
        • 迪南T.G.
        • 哭泣J.F.
        肠脑轴2016年:脑肠道微生物杉轴 - 情绪,新陈代谢和行为。
        NAT。 Rev. Gastroenterol。肝醇。 2017; 14: 69-70
        • Hildebrandt M.A.
        • Hoffmann C.
        • Sherrill-mix s.a.
        • Keilbaugh S.A.
        • 哈马迪姆
        • 陈Y.Y.
        • 骑士r.
        • Ahima R.S.
        • 布什曼F.
        • 吴G.D.
        高脂饮食独立于肥胖决定了小鼠肠道微生物组的组成。
        胃肠病学。 2009; 137: 1716-1724 E1-E2
        • 张X.
        • FIGEYS D.
        微生物组研究中数组学的透视与指导。
        J.蛋白质组。 2019; 18: 2370-2380
        • Miotto下午
        • Leblanc P.J.
        • Holloway G.P.
        由于ADP灵敏度受损,高脂饮食导致线粒体功能障碍。
        糖尿病。 2018; 67: 2199-2205
        • Helenius T.O.
        • antman c.a.
        • Asghar M.N.
        • nystrom J.H.
        • toivola d.m.
        角蛋白在肠道疾病相关的应激反应中被改变。
        细胞。 2016; 5 (pii.): E35
        • ley r.e.
        • Gewirtz A.T.
        Corralling Colonic鞭毛的微生物。
        n.ngl。 J.Med。 2016; 375: 85-87
        • 穆斯索G.
        • 冈比诺R.
        • Cassader M.
        肥胖,糖尿病和肠道微生物群:卫生假设扩大了?
        糖尿病护理。 2010; 33: 2277-2284
        • 马丁内斯 - Guryn K.
        • hu
        • 克里兹莱尔K.
        • 乌尔萨斯S.
        • 很多m.w.
        • Ojeda P.
        • Pierre J.f.
        • Miyoshi J.
        • Sontag T.J.
        • Cham下午
        • 后卫C.A.
        • Leone V.
        • 张E.B.
        小肠微生物群调节宿主消化和吸收适应性反应对膳食脂质。
        细胞宿主微生物。 2018; 23: 458-469.E5.
        • Gemenetzi K.
        • Agathangelidis A.
        • Papalexandri A.
        • 麦地那A。
        • Genmari E.
        • Moysiadis T.
        • Hatjiharissi E.
        • Papaioannou M.
        • E.
        • Jimenez C.
        • 拉尔坦尼C.
        • Anagnostopoulos A.
        • Ferrero S.
        • Ladetto M.
        • Sanz r.g.
        • 贝丝C.
        • hadzidimitriou A.
        • Stamatopoulos K.
        IGA.与IgG多发性骨髓瘤的不同免疫原签。
        血液。 2016; 128: 2062
        • lozupone c.
        • 浮士克。
        • Raes J.
        • 信仰J.J.
        • 弗兰克D.N.
        • Zanefeld J.
        • Gordon J.I.
        • 骑士r.
        识别可以利于人体肠道共生的早期连续和机会生活方式的基因组和代谢特征。
        Genome Res。 2012; 22: 1974-1984