Asam propionat (PPA), agén antijamur sareng aditif dietary umum, parantos kabuktosan nyababkeun perkembangan saraf anu teu normal dina beurit anu dibarengan ku disfungsi gastrointestinal, anu tiasa disababkeun ku disbiosis peujit. Hubungan antara paparan PPA dietary sareng disbiosis mikrobiota peujit parantos diusulkeun, tapi teu acan ditalungtik sacara langsung. Di dieu, urang nalungtik parobahan anu aya hubunganana sareng PPA dina komposisi mikrobiota peujit anu tiasa nyababkeun disbiosis. Mikrobioma peujit beurit anu dipasihan diet anu teu diubaran (n = 9) sareng diet anu diperkaya PPA (n = 13) diurutkeun nganggo sekuensing metagenomik jarak jauh pikeun meunteun bédana dina komposisi mikroba sareng jalur métabolik baktéri. PPA dietary aya hubunganana sareng paningkatan dina seueurna taksa anu signifikan, kalebet sababaraha spésiés Bacteroides, Prevotella, sareng Ruminococcus, anggota anu sateuacanna parantos kalibet dina produksi PPA. Mikrobioma beurit anu kakeunaan PPA ogé ngagaduhan langkung seueur jalur anu aya hubunganana sareng métabolisme lipid sareng biosintésis hormon stéroid. Hasil kami nunjukkeun yén PPA tiasa ngarobih mikrobiota peujit sareng jalur métabolik anu aya hubunganana. Parobahan anu dititénan ieu nyorot yén pengawet anu digolongkeun kana aman dikonsumsi tiasa mangaruhan komposisi mikrobiota peujit sareng, kahareupna, kaséhatan manusa.
Mikrobioma manusa sering disebut "organ terakhir awak" sareng maénkeun peran penting dina kaséhatan manusa (Baquero sareng Nombela, 2012). Khususna, mikrobioma peujit dikenal ku pangaruh sareng peranna di sakumna sistem dina seueur fungsi penting. Baktéri komensal seueur pisan dina peujit, nempatan sababaraha relung ékologis, ngamangpaatkeun nutrisi, sareng bersaing sareng patogén poténsial (Jandhyala et al., 2015). Komponén baktéri anu rupa-rupa dina mikrobiota peujit sanggup ngahasilkeun nutrisi penting sapertos vitamin sareng ningkatkeun pencernaan (Rowland et al., 2018). Métabolit baktéri ogé parantos dipidangkeun mangaruhan kamekaran jaringan sareng ningkatkeun jalur métabolik sareng imun (Heijtz et al., 2011; Yu et al., 2022). Komposisi mikrobioma peujit manusa rupa-rupa pisan sareng gumantung kana faktor genetik sareng lingkungan sapertos diet, jenis kelamin, pangobatan, sareng status kaséhatan (Kumbhare et al., 2019).
Kadaharan indung mangrupikeun komponén penting dina kamekaran janin sareng neonatal sareng sumber sanyawa anu tiasa mangaruhan kamekaran (Bazer et al., 2004; Innis, 2014). Salah sahiji sanyawa anu dipikaresep nyaéta asam propionat (PPA), produk sampingan asam lemak ranté pondok anu diala tina fermentasi baktéri sareng aditif dahareun (den Besten et al., 2013). PPA ngagaduhan sipat antibakteri sareng antijamur sareng ku kituna dianggo salaku pengawet dahareun sareng dina aplikasi industri pikeun ngahambat kamekaran kapang sareng baktéri (Wemmenhove et al., 2016). PPA ngagaduhan pangaruh anu béda dina jaringan anu béda. Dina ati, PPA ngagaduhan pangaruh anti radang ku mangaruhan éksprési sitokin dina makrofag (Kawasoe et al., 2022). Pangaruh pangaturan ieu ogé parantos dititénan dina sél imun anu sanés, anu ngarah kana turunna peradangan (Haase et al., 2021). Nanging, pangaruh sabalikna parantos dititénan dina uteuk. Panilitian sateuacana nunjukkeun yén paparan PPA ngainduksi paripolah sapertos autisme dina beurit (El-Ansary et al., 2012). Panilitian séjén nunjukkeun yén PPA tiasa nimbulkeun gliosis sareng ngaktipkeun jalur pro-radang dina uteuk (Abdelli et al., 2019). Kusabab PPA mangrupikeun asam lemah, éta tiasa nyebar ngaliwatan épitél peujit kana aliran getih sareng ku kituna meuntas halangan restriktif kalebet halangan getih-otak ogé plasénta (Stinson et al., 2019), nyorot pentingna PPA salaku metabolit pangaturan anu dihasilkeun ku baktéri. Sanaos peran poténsial PPA salaku faktor résiko pikeun autisme ayeuna nuju ditalungtik, pangaruhna kana individu anu ngagaduhan autisme tiasa langkung ti ngan ukur nimbulkeun diferensiasi saraf.
Gejala gastrointestinal sapertos diare sareng kabebeng umum kajadian dina pasien anu ngagaduhan gangguan neurodevelopmental (Cao et al., 2021). Panilitian sateuacana nunjukkeun yén mikrobioma pasien anu ngagaduhan gangguan spéktrum autisme (ASD) béda ti jalma anu séhat, nunjukkeun ayana disbiosis mikrobiota peujit (Finegold et al., 2010). Nya kitu deui, karakteristik mikrobioma pasien anu ngagaduhan panyakit radang peujit, obesitas, panyakit Alzheimer, jsb. ogé béda ti jalma anu séhat (Turnbaugh et al., 2009; Vogt et al., 2017; Henke et al., 2019). Nanging, dugi ka ayeuna, teu aya hubungan sebab akibat anu ditetepkeun antara mikrobioma peujit sareng panyakit atanapi gejala neurologis (Yap et al., 2021), sanaos sababaraha spésiés baktéri dianggap maénkeun peran dina sababaraha kaayaan panyakit ieu. Contona, Akkermansia, Bacteroides, Clostridium, Lactobacillus, Desulfovibrio sareng genera sanésna langkung seueur dina mikrobiota pasien autisme (Tomova et al., 2015; Golubeva et al., 2017; Cristiano et al., 2018; Zurita et al., 2020). Anu penting, spésiés anggota tina sababaraha genera ieu dipikanyaho gaduh gén anu aya hubunganana sareng produksi PPA (Reichardt et al., 2014; Yun sareng Lee, 2016; Zhang et al., 2019; Baur sareng Dürre, 2023). Kusabab sipat antimikroba PPA, ningkatkeun kaayaanana tiasa mangpaat pikeun kamekaran baktéri anu ngahasilkeun PPA (Jacobson et al., 2018). Ku kituna, lingkungan anu beunghar PFA tiasa nyababkeun parobahan dina mikrobiota peujit, kalebet patogén gastrointestinal, anu tiasa janten faktor poténsial anu nyababkeun gejala gastrointestinal.
Patarosan sentral dina panalungtikan mikrobioma nyaéta naha bédana dina komposisi mikroba mangrupikeun panyabab atanapi gejala panyakit anu mendasari. Léngkah munggaran pikeun ngajelaskeun hubungan anu rumit antara diet, mikrobioma peujit, sareng panyakit neurologis nyaéta pikeun meunteun pangaruh diet kana komposisi mikroba. Pikeun tujuan ieu, kami nganggo sekuensing metagenomik anu dibaca panjang pikeun ngabandingkeun mikrobioma peujit turunan beurit anu dibéré diet anu beunghar PPA atanapi anu béak PPA. Turunan dibéré diet anu sami sareng indungna. Kami ngahipotesiskeun yén diet anu beunghar PPA bakal nyababkeun parobahan dina komposisi mikroba peujit sareng jalur fungsional mikroba, khususna anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA sareng / atanapi produksi PPA.
Panilitian ieu nganggo beurit transgenik FVB/N-Tg(GFAP-GFP)14Mes/J (Jackson Laboratories) anu ngébréhkeun protéin fluoresensi héjo (GFP) sacara kaleuleuwihi di handapeun kadali promotor GFAP spésifik glia nuturkeun pedoman Komite Perawatan sareng Panggunaan Sato Institusional Universitas Florida Tengah (UCF-IACUC) (Nomer Ijin Panggunaan Sato: PROTO202000002). Saatos disapih, beurit ditempatkeun sacara individual dina kandang kalayan 1-5 beurit tina unggal jenis kelamin per kandang. Beurit dibéré tuangeun ad libitum boh ku diet kontrol anu dimurnikeun (diet standar labél terbuka anu dimodifikasi, 16 kkal% lemak) atanapi diet anu ditambah natrium propionat (diet standar labél terbuka anu dimodifikasi, 16 kkal% lemak, ngandung 5.000 ppm natrium propionat). Jumlah natrium propionat anu dianggo sami sareng 5.000 mg PFA/kg total beurat dahareun. Ieu mangrupikeun konsentrasi PPA pangluhurna anu disatujuan pikeun dianggo salaku pengawet dahareun. Pikeun nyiapkeun panilitian ieu, beurit induk dibéré dua pakan salami 4 minggu sateuacan kawin sareng diteruskeun sapanjang kakandungan induk. Beurit turunan [22 beurit, 9 kontrol (6 jalu, 3 bikang) sareng 13 PPA (4 jalu, 9 bikang)] disapih teras diteruskeun kana pakan anu sami sareng induk salami 5 bulan. Beurit turunan dikorbankeun dina umur 5 bulan sareng eusi tai peujitna dikumpulkeun sareng mimitina disimpen dina tabung mikrosentrifugasi 1,5 ml dina suhu -20°C teras dipindahkeun ka freezer -80°C dugi ka DNA inang béak sareng asam nukléat mikroba diekstrak.
DNA inang dipiceun dumasar kana protokol anu dimodifikasi (Charalampous et al., 2019). Sacara singget, eusi tai dipindahkeun kana 500 µl InhibitEX (Qiagen, Cat#/ID: 19593) sareng disimpen beku. Prosés maksimal 1-2 pelet tai per ékstraksi. Eusi tai teras dihomogenisasi sacara mékanis nganggo alu plastik di jero tabung pikeun ngabentuk bubur. Sentrifugasi sampel dina 10.000 RCF salami 5 menit atanapi dugi ka sampel parantos ngabentuk pelet, teras aspirasi supernatan sareng suspénsikeun deui pelet dina 250 µl 1 × PBS. Tambahkeun 250 µl larutan saponin 4,4% (TCI, nomer produk S0019) kana sampel salaku deterjen pikeun ngaleupaskeun mémbran sél eukariotik. Sampel dicampur lalaunan dugi ka rata sareng diinkubasi dina suhu kamar salami 10 menit. Salajengna, pikeun ngaganggu sél eukariotik, 350 μl cai bébas nuklease ditambahkeun kana sampel, diinkubasi salami 30 detik, teras 12 μl 5 M NaCl ditambahkeun. Sampel teras disentrifugasi dina 6000 RCF salami 5 menit. Aspirasi supernatan sareng suspénsikeun deui pelet dina 100 μl 1X PBS. Pikeun miceun DNA inang, tambahkeun 100 μl buffer HL-SAN (12,8568 g NaCl, 4 ml 1 M MgCl2, 36 ml cai bébas nuklease) sareng 10 μl énzim HL-SAN (ArticZymes P/N 70910-202). Sampel dicampur tuntas ku cara dipipet teras diinkubasi dina suhu 37 °C salami 30 menit dina 800 rpm dina Eppendorf™ ThermoMixer C. Saatos inkubasi, disentrifugasi dina 6000 RCF salami 3 menit teras dikumbah dua kali nganggo 800 µl sareng 1000 µl 1X PBS. Pamungkas, suspénsikeun deui pelet dina 100 µl 1X PBS.
DNA baktéri total diisolasi nganggo New England Biolabs Monarch Genomic DNA Purification Kit (New England Biolabs, Ipswich, MA, Cat# T3010L). Prosedur operasi standar anu disayogikeun sareng kit ieu rada dirobih. Inkubasi sareng jaga cai bébas nuklease dina suhu 60°C sateuacan operasi pikeun élusi ahir. Tambahkeun 10 µl Proteinase K sareng 3 µl RNase A kana unggal sampel. Teras tambahkeun 100 µl Cell Lysis Buffer sareng aduk lalaunan. Sampel teras diinkubasi dina Eppendorf™ ThermoMixer C dina suhu 56°C sareng 1400 rpm sahenteuna 1 jam sareng dugi ka 3 jam. Sampel anu diinkubasi disentrifugasi dina 12.000 RCF salami 3 menit sareng supernatant tina unggal sampel dipindahkeun kana tabung mikrosentrifugasi 1,5 mL anu misah anu ngandung 400 µL larutan pangiket. Tabung teras divortex pulsa salami 5–10 detik dina interval 1 detik. Pindahkeun sakabéh eusi cairan tina unggal sampel (kira-kira 600–700 µL) kana kartrij filter anu disimpen dina tabung pangumpul aliran. Tabung-tabung éta disentrifugasi dina 1.000 RCF salami 3 menit pikeun ngamungkinkeun DNA awal ngabeungkeut teras disentrifugasi dina 12.000 RCF salami 1 menit pikeun miceun sésa cairan. Kolom sampel dipindahkeun kana tabung pangumpul anyar teras dikumbah dua kali. Pikeun pencucian anu kahiji, tambahkeun 500 µL buffer cuci kana unggal tabung. Balikkeun tabung 3–5 kali teras disentrifugasi dina 12.000 RCF salami 1 menit. Buang cairan tina tabung pangumpul teras tempatkeun deui kartrij filter kana tabung pangumpul anu sami. Pikeun pencucian anu kadua, tambahkeun 500 µL buffer cuci kana filter tanpa dibalikkeun. Sampel disentrifugasi dina 12.000 RCF salami 1 menit. Pindahkeun saringan kana tabung LoBind® 1,5 mL teras tambahkeun 100 µL cai bébas nuklease anu tos dipanaskeun. Saringan diinkubasi dina suhu kamar salami 1 menit teras disentrifugasi dina 12.000 RCF salami 1 menit. DNA anu diélusi disimpen dina suhu -80°C.
Konsentrasi DNA diukur nganggo Qubit™ 4.0 Fluorometer. DNA disiapkeun nganggo Qubit™ 1X dsDNA High Sensitivity Kit (Cat. No. Q33231) numutkeun parentah produsén. Sebaran panjang fragmen DNA diukur nganggo Aglient™ 4150 atanapi 4200 TapeStation. DNA disiapkeun nganggo Agilent™ Genomic DNA Reagents (Cat. No. 5067-5366) sareng Genomic DNA ScreenTape (Cat. No. 5067-5365). Persiapan pustaka dilakukeun nganggo Oxford Nanopore Technologies™ (ONT) Rapid PCR Barcoding Kit (SQK-RPB004) numutkeun parentah produsén. DNA diurutkeun nganggo ONT GridION™ Mk1 sequencer kalayan sél aliran Min106D (R 9.4.1). Setélan sekuensing nyaéta: panggero dasar akurasi tinggi, nilai q minimum 9, setelan barcode, sareng trim barcode. Sampel diurutkeun salami 72 jam, saatos éta data panggilan dasar dikintunkeun pikeun diprosés sareng dianalisis salajengna.
Pamrosésan bioinformatika dilaksanakeun nganggo metode anu parantos dijelaskeun sateuacanna (Greenman et al., 2024). File FASTQ anu diala tina sekuensing dibagi kana diréktori pikeun unggal sampel. Sateuacan analisis bioinformatika, data diolah nganggo pipeline ieu: mimitina, file FASTQ tina sampel digabungkeun kana hiji file FASTQ. Teras, bacaan anu langkung pondok tibatan 1000 bp disaring nganggo Filtlong v. 0.2.1, kalayan hiji-hijina parameter anu dirobih nyaéta –min_length 1000 (Wick, 2024). Sateuacan panyaringan salajengna, kualitas bacaan dikontrol nganggo NanoPlot v. 1.41.3 kalayan parameter ieu: –fastq –plots dot –N50 -o(De Coster sareng Rademakers, 2023). Bacaan disaluyukeun kana génom rujukan beurit GRCm39 (GCF_000001635.27) nganggo minimap2 v. 2.24-r1122 pikeun miceun bacaan anu kacemar ku host kalayan parameter ieu: -L -ax map-ont(Lee, 2018). File alignment anu dihasilkeun dirobah kana format BAM nganggo samtools view -b (Danecek et al., 2021) dina samtools v. 1.16.1. Bacaan anu teu saluyu teras diidentipikasi nganggo samtools view -b -f 4, nunjukkeun yén bacaan ieu sanés milik génom host. Bacaan anu teu saluyu dirobih deui kana format FASTQ nganggo samtools bam2fq kalayan parameter standar. NanoPlot dijalankeun deui dina bacaan anu disaring salajengna nganggo setélan anu dijelaskeun sateuacanna. Saatos nyaring, data metagenomik dikumpulkeun nganggo metaflye v. 2.8.2-b1689 kalayan parameter ieu: –nano-raw–meta (Kolmogorov et al., 2020). Ninggalkeun parameter sésana dina nilai standarna. Saatos perakitan, bacaan anu disaring dipetakan kana perakitan nganggo minimap2, sareng parameter -ax map-ont dianggo pikeun ngahasilkeun file alignment dina format SAM. Perakitan mimitina disampurnakeun nganggo racon v. 1.4.20 kalayan parameter ieu: -m 8 -x -6 -g -8 -w 500 -u (Vaser et al., 2017). Saatos racon réngsé, éta salajengna disampurnakeun nganggo medaka v. 1.7.2, nganggo medaka_consesus, kalayan sadaya parameter kecuali parameter -m ditinggalkeun dina nilai standarna. Parameter -m disetel ka r941_min_hac_g507 pikeun nangtukeun kimia sél aliran sareng panggero dasar akurasi tinggi anu dianggo pikeun data kami (nanoporetech/medaka, 2024). Data anu disaring (salajengna disebut data mikroba) sareng perakitan anu dibersihkeun akhir dianggo pikeun analisis salajengna.
Pikeun klasifikasi taksonomi, bacaan sareng kontinyu anu dirakit diklasifikasikeun nganggo Kraken2 v. 2.1.2 (Wood et al., 2019). Hasilkeun laporan sareng kaluaran file pikeun bacaan sareng rakitan, masing-masing. Anggo pilihan –use-names pikeun nganalisis bacaan sareng rakitan. Pilihan –gzip-compressed sareng –paired ditangtukeun pikeun segmen bacaan. Kaayaan relatif taksa dina metagenom diperkirakeun nganggo Bracken v. 2.8 (Lu et al., 2017). Kami mimiti nyiptakeun database kmer anu ngandung 1000 basa nganggo bracken-build kalayan parameter ieu: -d-k 35 -l 1000 Sakali diwangun, bracken dijalankeun dumasar kana laporan anu dihasilkeun ku kraken2 sareng nyaring data nganggo pilihan ieu: -d -I -O-p 1000 -l

Di antarana, P, G atanapi S dipilih gumantung kana tingkat klasifikasi anu dianalisis. Pikeun ngaminimalkeun dampak klasifikasi positif palsu, ambang kelimpahan relatif minimum 1e-4 (1/10.000 bacaan) diadopsi. Sateuacan analisis statistik, kelimpahan relatif anu dilaporkeun ku Bracken (fraction_total_reads) ditransformasikeun nganggo transformasi rasio log terpusat (CLR) (Aitchison, 1982). Métode CLR dipilih pikeun transformasi data sabab invarian skala sareng cekap pikeun kumpulan data anu henteu jarang (Gloor et al., 2017). Transformasi CLR nganggo logaritma alami. Data cacah anu dilaporkeun ku Bracken dinormalisasi nganggo éksprési log relatif (RLE) (Anders sareng Huber, 2010). Angka dihasilkeun nganggo kombinasi matplotlib v. 3.7.1, seaborn v. 3.7.2 sareng logaritma sekuensial (Gloor et al., 2017). 0.12.2 sareng stantanotations v. 0.5.0 (Hunter, 2007; Waskom, 2021; Charlier et al., 2022). Babandingan Bacillus/Bacteroidetes diitung pikeun unggal sampel nganggo jumlah baktéri anu dinormalisasi. Nilai anu dilaporkeun dina tabel dibulatkeun ka 4 tempat desimal. Indéks karagaman Simpson diitung nganggo skrip alpha_diversity.py anu disayogikeun dina pakét KrakenTools v. 1.2 (Lu et al., 2022). Laporan Bracken disayogikeun dina skrip sareng indéks Simpson "Si" disayogikeun pikeun parameter -an. Béda anu signifikan dina kaayaanana dihartikeun salaku bédana CLR rata-rata ≥ 1 atanapi ≤ -1. Béda CLR rata-rata ±1 nunjukkeun paningkatan 2,7 kali lipat dina kaayaanana jinis sampel. Tanda (+/-) nunjukkeun naha takson langkung seueur dina sampel PPA sareng sampel kontrol, masing-masing. Signifikansi ditangtukeun nganggo uji Mann-Whitney U (Virtanen et al., 2020). Statsmodels v. 0.14 (Benjamini sareng Hochberg, 1995; Seabold sareng Perktold, 2010) dianggo, sareng prosedur Benjamini-Hochberg diterapkeun pikeun ngabenerkeun sababaraha tés. Nilai-p anu disaluyukeun ≤ 0.05 dianggo salaku ambang pikeun nangtukeun signifikansi statistik.
Anotasi gén sareng estimasi kaayaan relatif dilaksanakeun nganggo vérsi protokol anu dimodifikasi anu dijelaskeun ku Maranga et al. (Maranga et al., 2023). Mimitina, contig anu langkung pondok tibatan 500 bp dipiceun tina sadaya rakitan nganggo SeqKit v. 2.5.1 (Shen et al., 2016). Rakitan anu dipilih teras digabungkeun kana pan-metagenom. Pigura bacaan kabuka (ORF) diidéntifikasi nganggo Prodigal v. 1.0.1 (vérsi paralel tina Prodigal v. 2.6.3) kalayan parameter ieu: -d-f gff-i -O-T 24 -p meta -C 10000 (Hyett et al., 2012; Jaenicke, 2024). File nukléotida anu dihasilkeun teras disaring nganggo Python pikeun miceun sadaya gén anu teu lengkep. CD-HIT v. 4.8.1 teras dianggo pikeun ngaklaster gén kalayan parameter ieu: cd-hit-est -i -O-c 0.95 -s 0.85 -aS 0.9 -n 10 -d 256 -M 350000 -T 24 -l 100 -g 1 (Fu et al., 2012). Katalog gén non-redundant anu dihasilkeun dianggo pikeun ngira-ngira kaayaan gén sareng anotasi. Kaayaan gén relatif dikira-kira nganggo KMA v. 1.4.9 (Clausen et al., 2018). Mimitina, jieun file indéks nganggo indéks KMA kalayan parameter ieu: -i -OTeras, nganggo indéks anu dihasilkeun sareng bacaan mikroba pikeun unggal sampel sapertos anu dijelaskeun dina bagian Bioinformatics Pipeline, KMA dijalankeun nganggo parameter ieu: -i -O-t_db-bcNano -bc 0.7 -ef -t 24. Teras, jumlah gén dinormalisasi nganggo CLR, sareng kelas analisis komponén utama (PCA) tina Sci-kit learn dianggo (Pedregosa et al., 2011). Anotasi gén anu diprediksi dilakukeun dina katalog gén anu henteu redundan nganggo skrip emapper.py tina eggNOG v. 2.1.12 sareng database eggNOG vérsi 5.0.2 kalayan parameter ieu: –type CDS –cpu 24 -i– Katalog data–go_evidence Non-éléktronik – kaluaran– Diréktori kaluaran–target_orthologs sadayana –seed_ortholog_evalue 0.001 –seed_ortholog_score 60 –query_cover 20 –subject_cover 0 –translate –override –temp_dir(Cantalapiedra et al., 2021). Hasil KMA disaring pikeun milih gén kalayan cakupan citakan sareng idéntitas citakan anu cekap (≥ 90%) sareng kaayaanana (jerona ≥ 3). Hasil jerona KMA ditransformasikeun nganggo CLR sapertos anu dijelaskeun di luhur. Hasil KMA teras dibandingkeun sareng ID contig tina hasil anotasi fungsional sareng klasifikasi nganggo sumber contig pikeun unggal gén. Sapertos taksa, béda anu signifikan dina kaayaanana gén didefinisikeun salaku gén kalayan bédana CLR rata-rata ≥ 1 atanapi ≤ -1, kalayan tanda (+/-) anu nunjukkeun yén gén langkung seueur dina sampel PPA atanapi kontrol.
Gén-gén mimitina dikelompokkeun dumasar kana idéntifikasi ortolog (KO) Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) anu ditugaskeun ku eggNOG pikeun ngabandingkeun kaayaan jalur gén. Gén tanpa knockout atanapi gén anu gaduh sababaraha knockout dipiceun sateuacan dianalisis. Kaayaan rata-rata unggal KO per sampel teras diitung sareng analisis statistik dilaksanakeun. Gén métabolisme PPA dihartikeun salaku gén naon waé anu ditugaskeun baris ko00640 dina kolom KEGG_Pathway, nunjukkeun peran dina métabolisme propionat numutkeun KEGG. Gén anu diidentifikasi pakait sareng produksi PPA didaptarkeun dina Tabel Tambahan 1 (Reichardt et al., 2014; Yang et al., 2017). Tés permutasi dilaksanakeun pikeun ngaidentipikasi gén métabolisme sareng produksi PPA anu sacara signifikan langkung seueur dina unggal jinis sampel. Sarébu permutasi dilaksanakeun pikeun unggal gén anu dianalisis. Nilai-p 0,05 dianggo salaku cutoff pikeun nangtukeun signifikansi statistik. Anotasi fungsional ditugaskeun ka gén individu dina hiji klaster dumasar kana anotasi gén répréséntatif dina klaster. Taksa anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA sareng/atanapi produksi PPA tiasa diidentipikasi ku cara cocogkeun ID contig dina file output Kraken2 sareng ID contig anu sami anu disimpen nalika anotasi fungsional nganggo eggNOG. Uji signifikansi dilakukeun nganggo uji Mann-Whitney U anu dijelaskeun sateuacanna. Koreksi pikeun sababaraha uji coba dilakukeun nganggo prosedur Benjamini-Hochberg. Nilai-p ≤ 0,05 dianggo salaku cutoff pikeun nangtukeun signifikansi statistik.
Karagaman mikrobioma peujit beurit dipeunteun nganggo indéks karagaman Simpson. Teu aya béda anu signifikan anu dititénan antara sampel kontrol sareng PPA dina hal karagaman genus sareng spésiés (nilai-p pikeun genus: 0,18, nilai-p pikeun spésiés: 0,16) (Gambar 1). Komposisi mikroba teras dibandingkeun nganggo analisis komponén utama (PCA). Gambar 2 nunjukkeun klaster sampel dumasar filumna, nunjukkeun yén aya béda dina komposisi spésiés mikrobioma antara sampel PPA sareng kontrol. Klaster ieu kirang katingali dina tingkat genus, nunjukkeun yén PPA mangaruhan baktéri-baktéri tertentu (Gambar Tambahan 1).
Gambar 1. Komposisi karagaman alfa tina genera sareng spésiés mikrobioma peujit beurit. Plot kotak anu nunjukkeun indéks karagaman Simpson tina genera (A) sareng spésiés (B) dina sampel PPA sareng kontrol. Signifikansi ditangtukeun nganggo uji U Mann-Whitney, sareng koréksi sababaraha dilakukeun nganggo prosedur Benjamini-Hochberg. ns, nilai-p henteu signifikan (p>0,05).
Gambar 2. Hasil analisis komponén utama komposisi mikrobioma peujit beurit dina tingkat spésiés. Plot analisis komponén utama nampilkeun distribusi sampel dina dua komponén utama anu munggaran. Warna nunjukkeun jinis sampel: beurit anu kakeunaan PPA warnana wungu sareng beurit kontrol warnana konéng. Komponén utama 1 sareng 2 diplot dina sumbu-x sareng sumbu-y, masing-masing, sareng dikedalkeun salaku rasio varian anu dijelaskeun.
Ngagunakeun data cacah anu ditransformasikeun ku RLE, panurunan anu signifikan dina rasio Bacteroidetes/Bacilli median dititénan dina beurit kontrol sareng PPA (kontrol: 9,66, PPA: 3,02; nilai-p = 0,0011). Bédana ieu disababkeun ku ayana Bacteroidetes anu langkung seueur dina beurit PPA dibandingkeun sareng kontrol, sanaos bédana henteu signifikan (rata-rata kontrol CLR: 5,51, rata-rata PPA CLR: 6,62; nilai-p = 0,054), sedengkeun ayana Bacteroidetes sami (rata-rata kontrol CLR: 7,76, rata-rata PPA CLR: 7,60; nilai-p = 0,18).
Analisis ngeunaan lobana anggota taksonomi mikrobioma peujit ngungkabkeun yén 1 filum sareng 77 spésiés béda sacara signifikan antara sampel PPA sareng kontrol (Tabel Tambahan 2). Lobana 59 spésiés dina sampel PPA sacara signifikan langkung luhur tibatan dina sampel kontrol, sedengkeun lobana ngan ukur 16 spésiés dina sampel kontrol langkung luhur tibatan dina sampel PPA (Gambar 3).
Gambar 3. Diferensial kaayaan taksa dina mikrobioma peujit beurit PPA sareng kontrol. Plot gunungapi nunjukkeun bédana dina kaayaan genera (A) atanapi spésiés (B) antara sampel PPA sareng kontrol. Titik kulawu nunjukkeun teu aya bédana anu signifikan dina kaayaan taksa. Titik-titik warna nunjukkeun bédana anu signifikan dina kaayaanana (nilai-p ≤ 0,05). 20 taksa luhur kalayan bédana panggedéna dina kaayaanana antara jinis sampel dipidangkeun dina warna beureum sareng biru ngora (sampel kontrol sareng PPA). Titik konéng sareng wungu sahenteuna 2,7 kali langkung seueur dina sampel kontrol atanapi PPA tibatan dina kontrol. Titik hideung ngagambarkeun taksa kalayan kaayaanana anu béda sacara signifikan, kalayan bédana CLR rata-rata antara -1 sareng 1. Nilai P diitung nganggo uji U Mann-Whitney sareng dikoréksi pikeun sababaraha tés nganggo prosedur Benjamini-Hochberg. Béda CLR rata-rata anu kandel nunjukkeun bédana anu signifikan dina kaayaanana.
Saatos nganalisis komposisi mikroba peujit, kami ngalaksanakeun anotasi fungsional mikrobioma. Saatos nyaring gén anu kualitasna goréng, total 378.355 gén unik diidéntifikasi di sakumna sampel. Jumlah gén anu dirobih dianggo pikeun analisis komponén utama (PCA), sareng hasilna nunjukkeun tingkat klaster jinis sampel anu luhur dumasar kana profil fungsionalna (Gambar 4).
Gambar 4. Hasil PCA ngagunakeun profil fungsional mikrobioma peujit beurit. Plot PCA nampilkeun distribusi sampel dina dua komponén utama anu munggaran. Warna nunjukkeun jinis sampel: beurit anu kakeunaan PPA warnana wungu sareng beurit kontrol warnana konéng. Komponén utama 1 sareng 2 diplot dina sumbu-x sareng sumbu-y, masing-masing, sareng dikedalkeun salaku rasio varian anu dijelaskeun.
Salajengna urang nalungtik lobana knockout KEGG dina rupa-rupa jinis sampel. Total 3648 knockout unik diidentifikasi, anu 196 sacara signifikan langkung seueur dina sampel kontrol sareng 106 langkung seueur dina sampel PPA (Gambar 5). Total 145 gén dideteksi dina sampel kontrol sareng 61 gén dina sampel PPA, kalayan lobana anu béda sacara signifikan. Jalur anu aya hubunganana sareng métabolisme lipid sareng gula amino sacara signifikan langkung beunghar dina sampel PPA (Tabel Tambahan 3). Jalur anu aya hubunganana sareng métabolisme nitrogén sareng sistem relay walirang sacara signifikan langkung beunghar dina sampel kontrol (Tabel Tambahan 3). Lobana gén anu aya hubunganana sareng métabolisme gula amino/nukléotida (ko:K21279) sareng métabolisme inositol fosfat (ko:K07291) sacara signifikan langkung luhur dina sampel PPA (Gambar 5). Sampel kontrol ngagaduhan langkung seueur gén anu aya hubunganana sareng métabolisme bénzoat (ko:K22270), métabolisme nitrogén (ko:K00368), sareng glikolisis/glukoneogenesis (ko:K00131) (Gambar 5).
Gambar 5. Diferensial kaayaan KO dina mikrobioma peujit beurit PPA sareng kontrol. Plot gunungapi ngagambarkeun bédana dina kaayaan gugus fungsi (KO). Titik kulawu nunjukkeun KO anu kaayaanana henteu béda sacara signifikan antara jinis sampel (nilai-p > 0,05). Titik-titik warna nunjukkeun béda anu signifikan dina kaayaanana (nilai-p ≤ 0,05). 20 KO kalayan béda panggedéna dina kaayaanana antara jinis sampel dipidangkeun dina warna beureum sareng biru ngora, masing-masing pakait sareng sampel kontrol sareng PPA. Titik konéng sareng wungu nunjukkeun KO anu sahenteuna 2,7 kali langkung seueur dina sampel kontrol sareng PPA. Titik hideung nunjukkeun KO kalayan kaayaanana anu béda sacara signifikan, kalayan bédana CLR rata-rata antara -1 sareng 1. Nilai P diitung nganggo uji U Mann-Whitney sareng disaluyukeun pikeun sababaraha babandingan nganggo prosedur Benjamini-Hochberg. NaN nunjukkeun yén KO henteu kagolong kana jalur dina KEGG. Nilai bédana CLR rata-rata anu kandel nunjukkeun béda anu signifikan dina kaayaanana. Kanggo inpormasi lengkep ngeunaan jalur anu kalebet kana KO anu didaptarkeun, tingali Tabel Tambahan 3.
Di antara gén anu dibéré anotasi, 1601 gén ngagaduhan jumlah anu béda sacara signifikan antara jinis sampel (p ≤ 0,05), kalayan unggal gén sahenteuna 2,7 kali langkung seueur. Tina gén ieu, 4 gén langkung seueur dina sampel kontrol sareng 1597 gén langkung seueur dina sampel PPA. Kusabab PPA ngagaduhan sipat antimikroba, kami nalungtik jumlah métabolisme PPA sareng gén produksi antara jinis sampel. Di antara 1332 gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA, 27 gén sacara signifikan langkung seueur dina sampel kontrol sareng 12 gén langkung seueur dina sampel PPA. Di antara 223 gén anu aya hubunganana sareng produksi PPA, 1 gén sacara signifikan langkung seueur dina sampel PPA. Gambar 6A langkung nunjukkeun jumlah gén anu langkung luhur anu kalibet dina métabolisme PPA, kalayan jumlah anu langkung luhur sacara signifikan dina sampel kontrol sareng ukuran épék anu ageung, sedengkeun Gambar 6B nyorot gén individu kalayan jumlah anu langkung luhur sacara signifikan anu dititénan dina sampel PPA.
Gambar 6. Diferensial kaayaan gén anu aya patalina jeung PPA dina mikrobioma peujit beurit. Plot gunungapi ngagambarkeun bédana kaayaan gén anu aya patalina jeung métabolisme PPA (A) jeung produksi PPA (B). Titik kulawu nunjukkeun gén anu kaayaanana teu béda sacara signifikan antara tipe sampel (nilai-p > 0,05). Titik-titik warna nunjukkeun béda anu signifikan dina kaayaanana (nilai-p ≤ 0,05). 20 gén anu mibanda béda panggedéna dina kaayaanana dipidangkeun dina warna beureum jeung biru ngora (sampel kontrol jeung PPA). Kaayaan titik konéng jeung wungu sahenteuna 2,7 kali leuwih gedé dina sampel kontrol jeung PPA tibatan dina sampel kontrol. Titik hideung ngagambarkeun gén anu mibanda kaayaanana anu béda sacara signifikan, kalayan bédana CLR rata-rata antara -1 jeung 1. Nilai P diitung ngagunakeun uji U Mann-Whitney jeung dikoréksi pikeun sababaraha babandingan ngagunakeun prosedur Benjamini-Hochberg. Gén pakait jeung gén anu ngawakilan dina katalog gén anu teu redundan. Ngaran gén diwangun ku simbol KEGG anu nunjukkeun gén KO. Béda CLR rata-rata anu kandel nunjukkeun kaayaanana anu béda sacara signifikan. Tanda hubung (-) nunjukkeun yén teu aya simbol pikeun gén dina database KEGG.
Taksa kalayan gén anu aya patalina sareng métabolisme sareng/atanapi produksi PPA diidéntifikasi ku cara cocogkeun idéntitas taksonomi kontinjén sareng ID kontinjén gén. Dina tingkat genus, 130 genera kapanggih gaduh gén anu aya patalina sareng métabolisme PPA sareng 61 genera kapanggih gaduh gén anu aya patalina sareng produksi PPA (Tabel Tambahan 4). Nanging, teu aya genera anu nunjukkeun béda anu signifikan dina jumlahna (p > 0,05).
Dina tingkat spésiés, 144 spésiés baktéri kapanggih gaduh gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA sareng 68 spésiés baktéri kapanggih gaduh gén anu aya hubunganana sareng produksi PPA (Tabel Tambahan 5). Di antara metabolizer PPA, dalapan baktéri nunjukkeun paningkatan anu signifikan dina jumlahna antara jinis sampel, sareng sadayana nunjukkeun parobahan anu signifikan dina pangaruhna (Tabel Tambahan 6). Sadaya metabolizer PPA anu diidentifikasi kalayan béda anu signifikan dina jumlahna langkung seueur dina sampel PPA. Klasifikasi tingkat spésiés ngungkabkeun wawakil genera anu henteu béda sacara signifikan antara jinis sampel, kalebet sababaraha spésiés Bacteroides sareng Ruminococcus, ogé Duncania dubois, Myxobacterium enterica, Monococcus pectinolyticus, sareng Alcaligenes polymorpha. Di antara baktéri anu ngahasilkeun PPA, opat baktéri nunjukkeun béda anu signifikan dina jumlahna antara jinis sampel. Spésiés kalayan béda anu signifikan dina jumlahna kalebet Bacteroides novorossi, Duncania dubois, Myxobacterium enteritidis, sareng Ruminococcus bovis.
Dina ieu panilitian, urang nalungtik pangaruh paparan PPA kana mikrobiota peujit beurit. PPA tiasa nimbulkeun réspon anu béda dina baktéri sabab dihasilkeun ku spésiés anu tangtu, dianggo salaku sumber dahareun ku spésiés sanés, atanapi gaduh pangaruh antimikroba. Ku alatan éta, panambahanana kana lingkungan peujit ngalangkungan suplementasi dietary tiasa gaduh pangaruh anu béda gumantung kana toleransi, karentanan, sareng kamampuan pikeun ngamangpaatkeunana salaku sumber nutrisi. Spésiés baktéri anu sénsitip tiasa dihapus sareng diganti ku anu langkung tahan kana PPA atanapi tiasa ngamangpaatkeunana salaku sumber dahareun, anu ngarah kana parobahan dina komposisi mikrobiota peujit. Hasil panilitian kami ngungkabkeun béda anu signifikan dina komposisi mikroba tapi teu aya pangaruh kana karagaman mikroba sacara umum. Pangaruh panggedéna dititénan dina tingkat spésiés, kalayan langkung ti 70 taksa anu béda sacara signifikan dina jumlahna antara sampel PPA sareng kontrol (Tabel Tambahan 2). Évaluasi salajengna ngeunaan komposisi sampel anu kakeunaan PPA ngungkabkeun hétérogénitas spésiés mikroba anu langkung ageung dibandingkeun sareng sampel anu teu kakeunaan, nunjukkeun yén PPA tiasa ningkatkeun karakteristik pertumbuhan baktéri sareng ngawatesan populasi baktéri anu tiasa salamet dina lingkungan anu beunghar PPA. Ku kituna, PPA sacara selektif tiasa nimbulkeun parobahan tinimbang nyababkeun gangguan anu nyebar dina karagaman mikrobiota peujit.
Pengawet dahareun sapertos PPA sateuacanna parantos dipidangkeun tiasa ngarobih seueurna komponén mikrobioma peujit tanpa mangaruhan karagaman sacara umum (Nagpal et al., 2021). Di dieu, urang niténan béda anu paling katingali antara spésiés Bacteroidetes dina filum Bacteroidetes (anu sateuacanna dikenal salaku Bacteroidetes), anu sacara signifikan diperkaya dina beurit anu kakeunaan PPA. Ningkatna seueurna spésiés Bacteroides aya hubunganana sareng ningkatna degradasi lendir, anu tiasa ningkatkeun résiko inféksi sareng ngamajukeun peradangan (Cornick et al., 2015; Desai et al., 2016; Penzol et al., 2019). Hiji panilitian mendakan yén beurit jalu neonatal anu dirawat ku Bacteroides fragilis nunjukkeun paripolah sosial anu mirip sareng gangguan spéktrum autisme (ASD) (Carmel et al., 2023), sareng panilitian sanésna nunjukkeun yén spésiés Bacteroides tiasa ngarobih aktivitas imun sareng nyababkeun kardiomiopati radang otoimun (Gil-Cruz et al., 2019). Spésiés anu kagolong kana genera Ruminococcus, Prevotella, sareng Parabacteroides ogé ningkat sacara signifikan dina beurit anu kakeunaan PPA (Coretti et al., 2018). Spésiés Ruminococcus anu tangtu aya hubunganana sareng panyakit sapertos panyakit Crohn ngalangkungan produksi sitokin proinflamasi (Henke et al., 2019), sedengkeun spésiés Prevotella sapertos Prevotella humani aya hubunganana sareng panyakit métabolik sapertos hipertensi sareng sensitivitas insulin (Pedersen et al., 2016; Li et al., 2017). Pamungkas, urang mendakan yén babandingan Bacteroidetes (anu sateuacanna katelah Firmicutes) sareng Bacteroidetes sacara signifikan langkung handap dina beurit anu kakeunaan PPA tibatan dina beurit kontrol kusabab jumlah spésiés Bacteroidetes anu langkung luhur. Babandingan ieu sateuacanna parantos dipidangkeun janten indikator penting tina homeostasis peujit, sareng gangguan dina babandingan ieu parantos dikaitkeun sareng rupa-rupa kaayaan panyakit (Turpin et al., 2016; Takezawa et al., 2021; An et al., 2023), kalebet panyakit radang peujit (Stojanov et al., 2020). Sacara koléktif, spésiés filum Bacteroidetes sigana paling kapangaruhan ku PPA dietary anu ningkat. Ieu tiasa disababkeun ku toleransi anu langkung luhur kana PPA atanapi kamampuan pikeun ngamangpaatkeun PPA salaku sumber énergi, anu parantos dipidangkeun leres pikeun sahenteuna hiji spésiés, Hoylesella enocea (Hitch et al., 2022). Alternatipna, paparan PPA maternal tiasa ningkatkeun kamekaran fétus ku cara ngajantenkeun peujit turunan beurit langkung rentan ka kolonisasi Bacteroidetes; kumaha oge, desain panilitian kami henteu ngijinkeun penilaian sapertos kitu.
Penilaian eusi metagenomik ngungkabkeun béda anu signifikan dina jumlah gén anu aya hubunganana sareng métabolisme sareng produksi PPA, kalayan beurit anu kakeunaan PPA nunjukkeun jumlah gén anu langkung luhur anu tanggung jawab pikeun produksi PPA, sedengkeun beurit anu henteu kakeunaan PPA nunjukkeun jumlah gén anu langkung luhur anu tanggung jawab pikeun métabolisme PAA (Gambar 6). Hasil ieu nunjukkeun yén pangaruh PPA kana komposisi mikroba panginten sanés ngan ukur kusabab panggunaanana, upami henteu, jumlah gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA kedah nunjukkeun jumlah anu langkung luhur dina mikrobioma peujit beurit anu kakeunaan PPA. Salah sahiji katerangan nyaéta PPA ngamediasi jumlah baktéri utamina ngalangkungan épék antimikroba na tinimbang ngalangkungan panggunaanana ku baktéri salaku nutrisi. Panilitian sateuacana nunjukkeun yén PPA ngahambat kamekaran Salmonella Typhimurium ku cara anu gumantung kana dosis (Jacobson et al., 2018). Paparan kana konsentrasi PPA anu langkung luhur tiasa milih baktéri anu tahan kana sipat antimikroba na sareng panginten henteu tiasa métabolisme atanapi ngahasilkeunana. Salaku conto, sababaraha spésiés Parabacteroides nunjukkeun jumlah anu langkung luhur dina sampel PPA, tapi teu aya gén anu aya hubunganana sareng métabolisme atanapi produksi PPA anu dideteksi (Tabel Tambahan 2, 4, sareng 5). Salajengna, produksi PPA salaku produk sampingan fermentasi sumebar sacara lega di antara rupa-rupa baktéri (Gonzalez-Garcia et al., 2017). Karagaman baktéri anu langkung luhur tiasa janten alesan pikeun langkung seueurna gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA dina sampel kontrol (Averina et al., 2020). Salajengna, ngan ukur 27 (2,14%) tina 1332 gén anu diprediksi janten gén anu aya hubunganana sacara éksklusif sareng métabolisme PPA. Seueur gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA ogé kalibet dina jalur métabolik anu sanés. Ieu langkung nunjukkeun yén seueurna gén anu kalibet dina métabolisme PPA langkung luhur dina sampel kontrol; gén ieu tiasa fungsina dina jalur anu henteu nyababkeun panggunaan atanapi formasi PPA salaku produk sampingan. Dina hal ieu, ngan hiji gén anu aya hubunganana sareng generasi PPA anu nunjukkeun béda anu signifikan dina seueurna antara jinis sampel. Sabalikna tina gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA, gén pananda pikeun produksi PPA dipilih sabab langsung kalibet dina jalur baktéri pikeun produksi PPA. Dina beurit anu kakeunaan PPA, sadaya spésiés kapanggih gaduh paningkatan anu signifikan dina seueurna sareng kapasitas pikeun ngahasilkeun PPA. Ieu ngadukung prediksi yén PPA bakal milih produsen PPA sareng ku kituna ngaduga yén kapasitas produksi PPA bakal ningkat. Nanging, kaayaanana gén teu salawasna aya hubunganana sareng éksprési gén; ku kituna, sanaos kaayaanana gén anu aya hubunganana sareng métabolisme PPA langkung luhur dina sampel kontrol, laju éksprési tiasa béda (Shi et al., 2014). Pikeun mastikeun hubungan antara prévalénsi gén anu ngahasilkeun PPA sareng produksi PPA, diperyogikeun panilitian ngeunaan éksprési gén anu kalibet dina produksi PPA.
Anotasi fungsional tina PPA sareng metagenom kontrol ngungkabkeun sababaraha béda. Analisis PCA ngeunaan eusi gén ngungkabkeun klaster diskrit antara sampel PPA sareng kontrol (Gambar 5). Klaster dina sampel ngungkabkeun yén eusi gén kontrol langkung beragam, sedengkeun sampel PPA ngahiji. Klaster dumasar eusi gén sami sareng klaster dumasar komposisi spésiés. Ku kituna, bédana dina kaayaan jalur konsisten sareng parobahan dina kaayaan spésiés sareng galur khusus di jerona. Dina sampel PPA, dua jalur kalayan kaayaan anu langkung luhur aya hubunganana sareng métabolisme gula aminosugar/nukleotida (ko:K21279) sareng sababaraha jalur métabolisme lipid (ko:K00647, ko:K03801; Tabel Tambahan 3). Gén anu aya hubunganana sareng ko:K21279 dipikanyaho aya hubunganana sareng genus Bacteroides, salah sahiji genera kalayan jumlah spésiés anu langkung luhur dina sampel PPA. Énzim ieu tiasa nyingkahan réspon imun ku cara ngébréhkeun polisakarida kapsul (Wang et al., 2008). Ieu tiasa ngajelaskeun kanaékan Bacteroidetes anu dititénan dina beurit anu kakeunaan PPA. Ieu ngalengkepan paningkatan sintésis asam lemak anu dititénan dina mikrobioma PPA. Baktéri ngamangpaatkeun jalur FASIIko:K00647 (fabB) pikeun ngahasilkeun asam lemak, anu tiasa mangaruhan jalur métabolik inang (Yao sareng Rock, 2015; Johnson et al., 2020), sareng parobahan dina métabolisme lipid tiasa maénkeun peran dina neurodevelopment (Yu et al., 2020). Jalur sanés anu nunjukkeun paningkatan jumlah dina sampel PPA nyaéta biosintésis hormon stéroid (ko:K12343). Aya bukti anu beuki ningkat yén aya hubungan tibalik antara kamampuan mikrobiota peujit pikeun mangaruhan tingkat hormon sareng dipangaruhan ku hormon, sapertos tingkat stéroid anu ningkat tiasa gaduh akibat kaséhatan hilir (Tetel et al., 2018).
Panilitian ieu teu tanpa watesan sareng pertimbangan. Bédana anu penting nyaéta kami henteu ngalaksanakeun penilaian fisiologis kana sasatoan. Ku kituna, teu mungkin pikeun langsung nyimpulkeun naha parobahan dina mikrobioma aya hubunganana sareng panyakit naon waé. Pertimbangan anu sanés nyaéta beurit dina panilitian ieu dibéré tuangeun anu sami sareng indungna. Panilitian ka hareup tiasa nangtukeun naha ngaganti tina tuangeun anu beunghar PPA ka tuangeun anu bébas PPA ningkatkeun pangaruhna kana mikrobioma. Salah sahiji watesan panilitian kami, sapertos seueur anu sanés, nyaéta ukuran sampel anu terbatas. Sanaos kacindekan anu valid tiasa ditarik, ukuran sampel anu langkung ageung bakal nyayogikeun kakuatan statistik anu langkung ageung nalika nganalisis hasilna. Kami ogé ati-ati ngeunaan nyimpulkeun ngeunaan hubungan antara parobahan dina mikrobioma peujit sareng panyakit naon waé (Yap et al., 2021). Faktor-faktor anu ngabingungkeun kalebet umur, jenis kelamin, sareng tuangeun tiasa mangaruhan komposisi mikroorganisme sacara signifikan. Faktor-faktor ieu tiasa ngajelaskeun inkonsistensi anu dititénan dina literatur ngeunaan hubungan mikrobioma peujit sareng panyakit anu rumit (Johnson et al., 2019; Lagod sareng Naser, 2023). Contona, anggota genus Bacteroidetes parantos dipidangkeun ningkat atanapi turun dina sato sareng manusa anu ngagaduhan ASD (Angelis et al., 2013; Kushak et al., 2017). Nya kitu, panilitian ngeunaan komposisi peujit dina pasien anu ngagaduhan panyakit radang peujit parantos mendakan paningkatan sareng panurunan dina taksa anu sami (Walters et al., 2014; Forbes et al., 2018; Upadhyay et al., 2023). Pikeun ngawatesan dampak bias gender, kami nyobian mastikeun perwakilan anu sami tina jenis kelamin supados bédana kamungkinan didorong ku diet. Salah sahiji tantangan anotasi fungsional nyaéta ngaleungitkeun runtuyan gén anu kaleuleuwihi. Métode klasterisasi gén kami meryogikeun idéntitas runtuyan 95% sareng kamiripan panjang 85%, ogé cakupan alignment 90% pikeun ngaleungitkeun klaster palsu. Nanging, dina sababaraha kasus, kami niténan COG kalayan anotasi anu sami (contona, MUT) (Gambar 6). Panilitian salajengna diperyogikeun pikeun nangtukeun naha ortolog ieu béda, pakait sareng genera khusus, atanapi naha ieu mangrupikeun watesan tina pendekatan klaster gén. Watesan anotasi fungsional anu sanés nyaéta poténsi salah klasifikasi; gén baktéri mmdA mangrupikeun énzim anu dipikanyaho anu kalibet dina sintésis propionat, tapi KEGG henteu ngahubungkeunana sareng jalur métabolik propionat. Sabalikna, ortolog scpB sareng mmcD aya hubunganana. Seueurna gén tanpa knockout anu ditunjuk tiasa nyababkeun henteu mampuh pikeun ngaidentipikasi gén anu aya hubunganana sareng PPA nalika meunteun kaayaan gén. Panilitian ka hareup bakal nguntungkeun tina analisis metatranskriptom, anu tiasa masihan pamahaman anu langkung jero ngeunaan karakteristik fungsional mikrobiota peujit sareng ngaitkeun éksprési gén kana poténsi épék hilir. Pikeun panilitian anu ngalibatkeun gangguan neurodevelopmental khusus atanapi panyakit radang peujit, penilaian fisiologis sareng paripolah sato diperyogikeun pikeun ngaitkeun parobahan dina komposisi mikrobioma kana gangguan ieu. Panilitian tambahan anu mindahkeun mikrobioma peujit kana beurit anu bébas kuman ogé bakal mangpaat pikeun nangtukeun naha mikrobioma mangrupikeun pendorong atanapi ciri panyakit.
Singkatna, urang nunjukkeun yén PPA dina dahareun bertindak salaku faktor dina ngarobih komposisi mikrobiota peujit. PPA nyaéta pengawet anu disatujuan ku FDA anu seueur kapanggih dina rupa-rupa katuangan anu, upami kakeunaan jangka panjang, tiasa nyababkeun gangguan flora peujit normal. Kami mendakan parobahan dina jumlah baktéri anu seueur, nunjukkeun yén PPA tiasa mangaruhan komposisi mikrobiota peujit. Parobihan dina mikrobiota tiasa nyababkeun parobahan dina tingkat jalur métabolik anu tangtu, anu tiasa nyababkeun parobahan fisiologis anu aya hubunganana sareng kaséhatan inang. Panilitian salajengna diperyogikeun pikeun nangtukeun naha pangaruh PPA dina dahareun kana komposisi mikroba tiasa nyababkeun disbiosis atanapi panyakit sanés. Panilitian ieu neundeun pondasi pikeun panilitian ka hareup ngeunaan kumaha pangaruh PPA kana komposisi peujit tiasa mangaruhan kaséhatan manusa.
Kumpulan data anu dipidangkeun dina ieu panilitian sayogi dina gudang online. Nami gudang sareng nomer aksési nyaéta: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/, PRJNA1092431.
Panilitian sato ieu parantos disatujuan ku Komite Perawatan sareng Panggunaan Sato Institusional Universitas Florida Tengah (UCF-IACUC) (Nomer Ijin Panggunaan Sato: PROTO202000002). Panilitian ieu saluyu sareng hukum, peraturan, sareng sarat institusional lokal.
NG: Konseptualisasi, Kurasi data, Analisis formal, Panalungtikan, Metodologi, Parangkat Lunak, Visualisasi, Nulis (draf asli), Nulis (ulasan & éditing). LA: Konseptualisasi, Kurasi data, Metodologi, Sumber Daya, Nulis (ulasan & éditing). SH: Analisis formal, Parangkat Lunak, Nulis (ulasan & éditing). SA: Panalungtikan, Nulis (ulasan & éditing). Ketua Hakim: Panalungtikan, Nulis (ulasan & éditing). SN: Konseptualisasi, Administrasi proyék, Sumber Daya, Pangawasan, Nulis (ulasan & éditing). TA: Konseptualisasi, Administrasi proyék, Pangawasan, Nulis (ulasan & éditing).
Para panulis nyatakeun yén aranjeunna henteu nampi dukungan kauangan pikeun panalungtikan, pangarang, sareng/atanapi publikasi tulisan ieu.
Para panulis nyatakeun yén panalungtikan ieu dilaksanakeun tanpa ayana hubungan komérsial atanapi kauangan anu tiasa diinterpretasi salaku poténsi konflik kapentingan. Henteu tiasa dianggo.
Sadaya opini anu dikedalkeun dina tulisan ieu ngan ukur ti pangarang sareng henteu kedah ngagambarkeun pandangan lembaga, penerbit, éditor, atanapi reviewerna. Produk naon waé anu dievaluasi dina tulisan ieu, atanapi klaim naon waé anu dilakukeun ku produsénna, henteu dijamin atanapi didukung ku penerbit.
Bahan tambahan pikeun artikel ieu tiasa dipendakan online: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frmbi.2024.1451735/full#supplementary-material
Abdelli LS, Samsam A, Nasser SA (2019). Asam propionat ngainduksi gliosis sareng neuroinflammation ku cara ngatur jalur PTEN/AKT dina gangguan spéktrum autisme. Laporan ilmiah 9, 8824–8824. doi: 10.1038/s41598-019-45348-z
Aitchison, J. (1982). Analisis statistik data komposisi. JR Stat Soc Ser B Methodol. 44, 139–160. doi: 10.1111/j.2517-6161.1982.tb01195.x
Ahn J, Kwon H, Kim YJ (2023). Babandingan Firmicutes/Bacteroidetes salaku faktor résiko kanker payudara. Journal of Clinical Medicine, 12, 2216. doi: 10.3390/jcm12062216
Anders S., Huber W. (2010). Analisis éksprési diferensial data cacah runtuyan. Nat Prev. 1–1, 1–10. doi: 10.1038/npre.2010.4282.1
Angelis, MD, Piccolo, M., Vannini, L., Siragusa, S., Giacomo, AD, Serrazanetti, DI, et al. (2013). Mikrobiota feses sareng métabolom dina murangkalih anu ngagaduhan autisme sareng gangguan perkembangan pervasif anu henteu ditangtukeun sacara khusus. PloS One 8, e76993. doi: 10.1371/journal.pone.0076993
Averina OV, Kovtun AS, Polyakova SI, Savilova AM, Rebrikov DV, Danilenko VN (2020). Ciri neurometabolik baktéri tina mikrobiota peujit dina murangkalih anu ngagaduhan gangguan spéktrum autisme. Jurnal Mikrobiologi Médis 69, 558–571. doi: 10.1099/jmm.0.001178
Baquero F., Nombela K. (2012). Mikrobioma salaku organ manusa. Mikrobiologi Klinis sareng Infeksi 18, 2–4. doi: 10.1111/j.1469-0691.2012.03916.x
Baur T., Dürre P. (2023). Wawasan anyar kana fisiologi baktéri anu ngahasilkeun asam propionat: Anaerotignum propionicum sareng Anaerotignum neopropionicum (sateuacanna Clostridium propionicum sareng Clostridium neopropionicum). Mikroorganisme 11, 685. doi: 10.3390/microorganisms11030685
Bazer FW, Spencer TE, Wu G, Cudd TA, Meininger SJ (2004). Nutrisi indung sareng kamekaran janin. J Nutr. 134, 2169–2172. doi: 10.1093/jn/134.9.2169
Benjamini, Y., sareng Hochberg, J. (1995). Ngontrol laju positif palsu: Pendekatan anu praktis sareng efisien pikeun sababaraha tés. JR Stat Soc Ser B Metodol. 57, 289–300. doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x