[發明專利]一種篩選用于疾病診斷的菌群分子標記的分析技術

在審

• 申請號: 201810230261.0
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN109473167A
• 公開（公告）日: 2019-03-15
• 發明（設計）人: 倪加加;胡艷;吳瑤
• 申請（專利權）人: 廣東美立康生物科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;C12Q1/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種篩選疾病診斷菌群分子標記的技術。采用ANOVA篩選各疾病組菌群中存在顯著差異的種群，得到由顯著差異種群相對豐度組成的矩陣A。對矩陣A進行PCA和MANOVA，判斷是否存在被有效區分的疾病組{D11,…,D1n}。如不存在，則不存在能夠有效區分所分析疾病的菌群分子標記；如存在，則利用矩陣A能夠有效區分疾病組{D11,…,D1n}。然后，刪除疾病組{D11,…,D1n}包含的所有樣品，采用ANOVA從剩余疾病組樣品中篩選存在顯著性差異的種群。重復以上步驟，直至各組都明顯區分或無法再區分剩余的組為止。利用本發明提供的技術能夠將采用原始菌群無法區分的疾病組有效區分。

技術領域

本發明涉及分子診斷領域,具體涉及用于疾病診斷的哺乳動物微生物群落分子標記的篩選分析方法，尤其是篩選能夠表征特定疾病的菌群分子標記的分析方法。

背景技術

包括人在內的哺乳動物腸道、體表、呼吸道、生殖道等位置生存這大量的微生物，它們構成宿主微生物組（以下簡稱菌群），它們的組成及組成菌群的各個種群的相對豐度與宿主的健康狀況密切相關，并因宿主的健康狀況及而發生明顯的變動。因此，通過菌群組成來表征宿主健康狀況并用于疾病診斷在診斷醫學方面得到了廣泛的關注和研究，例如利用腸道菌群組成特征區分糖尿病患者、結腸癌或肥胖患者與健康人群以開發新的基于菌群組成的診斷技術。

然而，目前普遍采用的分析不同分組（如健康對照組和結腸癌患者組）的菌群結構差異的方法是采用獲得的全部菌群組成和它們的相對豐度（或采用優勢種群和它們的相對豐度）進行分析。由于菌群構成極不平衡，只有少數幾個種群占據菌群中超過90%的個體，剩下的大多數菌群占到菌群中不足10%的個體。而通常情況下，這些相對豐度很高的物種在各組之間不存在顯著的差異，但在分析時卻占據了極高的權重，從而導致采用全部菌群組成和它們的相對豐度或采用優勢種群和它們的相對豐度進行分析時，各組之間檢出差異的檢驗效率被明顯降低，導致很難得到利用菌群組成特征有效區分各組宿主的目的。

發明內容

本發明要解決的技術問題是利用全部菌群組成和它們的相對豐度（或者采用優勢種群和它們的相對豐度）進行不同健康狀況的宿主劃分時差異檢出效率低而無法區分所表征的宿主的健康狀況問題。利用本發明提供的分析方法，能夠有效區分原本難以區分的患有特定疾病的宿主攜帶的菌群組成，從而篩選能夠代表該宿主健康狀況的分子標記，采用所篩選的分子標記能夠有效區分不同健康狀況的宿主。

本發明的具體實施步驟為：（1）根據菌群分組信息整理菌群組成相對豐度表。（2）采用方差分析（ANOVA）檢驗方法或Kruskal-Wallis H檢驗方法篩選各疾病組菌群中存在顯著性差異的細菌種群，得到由存在組間顯著差異的細菌種群相對豐度信息組成的數據矩陣A。（3）對數據矩陣A進行主成分分析（PCA）和非參數多元方差分析（MANOVA），判斷是否存在能夠被有效區分的疾病組{D11, D12, D13, …, D1n}。（4）如果不存在能夠被有效區分的疾病組{D11, D12, D13, …, D1n}，則說明不存在能夠有效區分所分析疾病的菌群分子標記矩陣；如果存在能夠被有效區分的疾病組{D11, D12, D13, …, D1n}，則確定利用所篩選的數據矩陣A能夠有效區分疾病組{D11, D12, D13, …, D1n}。然后，將刪除疾病組{D11, D12, D13, …, D1n}包含的所有樣品的菌群組成信息。（5）再采用ANOVA檢驗方法或Kruskal-Wallis H檢驗方法從剩余疾病組樣品的全部菌群組成中篩選存在顯著性差異的菌群種群，得到由存在組間顯著差異的細菌種群相對豐度信息組成的數據矩陣B。（6）然后對數據矩陣B進行PCA和MANOVA，判斷是否存在能夠被有效區分的疾病組{D21, D22, D23,…, D2n}。（7）重復以上（4）—（6）的分析步驟，直至各組都能夠明顯區分或無法再區分剩余的組為止（圖1）。

采用上述分析方案所產生的有益效果在于：能夠有效區分原本難以區分的不同健康狀況的宿主攜帶的菌群組成，從而篩選能夠表征特定疾病的菌群分子標記，采用所篩選的分子標記能夠有效判斷宿主所患疾病種類。