【摘 要】
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肠道菌群是人类健康和疾病的重要参与者。大量研究表明了基于肠道微生物组开发无创诊断模型和新颖临床干预措施的可行性。但公共数据库信息混乱、不同项目研究结果不一致以及混淆因素影响等问题,极大阻碍了疾病的标志物挖掘与应用。为了公共数据标准化整理、促进跨项目比较,本研究构建了人肠道微生物组数据库GMrepo（data repository for Gut Microbiota）。库中包含经人工整理核查的样本
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肠道菌群是人类健康和疾病的重要参与者。大量研究表明了基于肠道微生物组开发无创诊断模型和新颖临床干预措施的可行性。但公共数据库信息混乱、不同项目研究结果不一致以及混淆因素影响等问题,极大阻碍了疾病的标志物挖掘与应用。为了公共数据标准化整理、促进跨项目比较,本研究构建了人肠道微生物组数据库GMrepo（data repository for Gut Microbiota）。库中包含经人工整理核查的样本元数据、标准化流程注释的物种分类和预计算的物种相对丰度、流行度、相互作用关系。此外,对同一项目两两表型间的数据进行差异分析,鉴定了疾病标志物,并支持跨项目和跨疾病比较。GMrepo还提供了基于元数据的交互式数据搜索框,方便用户快速获取感兴趣的样本和项目。目前,GMrepo已从295个项目中收集了与94种宿主表型相关的66,133个人类肠道微生物组数据,并从16对表型比较中鉴定了疾病相关的291个标志菌种和112个标志菌属。访问网址:https://gmrepo.humangut.info/home。为了验证标志菌的临床应用价值,并提供统一的分析框架,开发了易于使用且支持多线程的机器学习工具箱GM.classify,包含数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估和外部验证等全套随机森林二分类模型构建和评估的工作流程。本研究重点对两个常见消化系统疾病的肠道标志物进行了挖掘。首先,基于差异检验,从7个结直肠癌项目中挖掘了25个跨多个项目的一致标志菌;利用GM.classify构建疾病分类模型获得较好效果（平均AUC达0.84）,验证了多项目一致标志菌的临床应用价值。在肝硬化研究中,利用GM.classify也得到了多项目一致的标志菌;然而,进一步探究发现,标志菌受到来自药物的强烈干扰,仅用两个药物治疗相关的微生物特征就能准确区分肝硬化样本和对照（交叉验证的AUC＞0.88）。总之,本研究构建了内容丰富、元数据完整、分析方法统一且界面直观易用的数据库,开发了相关工具,并对两个常见消化系统疾病进行了挖掘。结果显示菌群标志物在疾病诊断应用的可行性,并提示了控制混杂因素的必要性和方法。
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