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MetOrigin：代谢物溯源推动肠道微生物和代谢整合分析
2022/3/21
● 2022年3月21日，浙江大学医学院附属儿童医院国家儿童健康与疾病临床研究中心倪艳团队在iMeta在线发表题为“MetOrigin: Discriminating the origins of microbial metabolites for integrative analysis of the gut microbiome and metabolome”的研究型文章。
（yanni617@zju.edu.cn）
摘 要
MetOrigin 的访问链接是：
http://metorigin.met-bioinformatics.cn/
亮 点
● MetOrigin能够快速鉴定微生物相关代谢产物和分析其代谢功能
● MetOrigin使用Sankey 络整合统计学和生物学关联性，鉴定关键代谢产物的相关微生物菌种
● MetOrigin是一款微生物组和代谢物组整合分析的在线软件
（公开链接方式：http://metorigin.met-bioinformatics.cn/）
视频解读
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Youtube：https://youtu.be/lz4WbG9VD5w
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全文解读
引 言
很多研究通过同时开展代谢组学和宏基因组学分析，来探索代谢产物和微生物之间的相关性[6]。然后，通过大量的文献检索和体内外实验对生物学功能进行验证。因此，该研究领域迫切需要生物信息学分析方法和工具，整合有价值的先验生物学知识和统计分析结果，来挖掘微生物和代谢物之间的相互作用。目前已发表的一些软件，例如MIMOSA可以预测生态群落对代谢物浓度的影响[7]，AMON可以区分微生物组或宿主对代谢物的影响[8]。这些研究初步探索并强调不同物种对代谢的贡献不同。但是，没有进一步区分属于宿主或微生物群落的代谢功能。如果把来自宿主和微生物群的代谢物混在一起，我们很难鉴别出微生物代谢物的真正生物学功能。此外，微生物与代谢物之间的统计学相关性分析可以指导我们探索新机制，如果结合生物学意义就能更好地帮助我们了解生物体的代谢活动。因此，我们提出将统计学和生物学关联结合起来，探索复杂的微生物和代谢物互作 络。
方 法
两项肥胖患者的肠道微生物组学和代谢物组学研究
● 研究一：肥胖儿童队列
研究共纳入11名肥胖儿童（BMI指数z值≥ 2）和 17名体重正常儿童。使用Illumina Novaseq 6000平台对粪便样本进行宏基因组测序。依照文献 道中的方法，对血清样品进行初步处理，以提取代谢物并去除蛋白质[9]，然后使用超高效液相色谱/串联质谱（UPLC-MS/MS）平台对上清液进行非靶向代谢物组学分析。
● 研究二：TwinsUK队列
我们分析了来自TwinsUK队列中786名个体的粪便代谢物组和微生物组[10]。依照文献 道中的方法，从粪便样本中提取16S rRNA，进行PCR扩增，对每个样本进行条形码编码，并使用Illumina MiSeq平台进行测序[11]。使用UPLC-MS/MS平台对粪便样本进行非靶向代谢物组学分析[12]。
利用Sankey 络分析整合生物学与统计学相关性
MetOrigin用两种不同的方式挖掘微生物和代谢物组的相关性：统计学和生物学意义上的关联分析。首先，MetOrigin提供了3种经典的相关性分析方法进行统计学分析，包括Spearman、Pearson和最大信息系数（MIC）分析。其次，我们利用KEGG数据库搜索可能参与相关代谢反应的微生物，并与代谢物进行关联。最后，我们利用Sankey 络分析，直观地展示这两层相关性[21, 22]。Sankey 络图主要有两种展示方式。在Bio-Sankey 络中，我们探索了所有可能参与某个代谢反应的微生物，并在不同分类水平（即门、纲、目、科、属和种）将细菌与代谢物进行关联。Bio-Sankey 络旨在探索细菌与代谢物（及其代谢反应）之间的生物学相关性，同时能得到统计学验证。在STA-Sankey 络中，我们整合了所有与代谢反应有统计学关联的细菌，如果存在生物学关系，它们会以红色或绿色突出显示。与Bio-Sankey 络相比，STA-Sankey关注真实数据集中细菌和代谢物之间的统计学相关性，解释它们之间的潜在关系。
图2. MetOrigin数据库总结
（A） KEGG数据库中不同物种总结。（B） 人类和微生物群落中代谢通路韦恩图。（C） 人类和微生物群落中代谢物数量韦恩图。（D-F）人类、微生物和（E）两者共有的富集代谢通路的条形图。
肥胖儿童的肠道微生物和代谢物组整合分析
● 使用Sankey 络图展示微生物和代谢物之间生物学和统计学相关性
MetOrigin使用Spearman分析对肠道微生物和代谢物之间进行相关性分析。在门、纲、目、科、属和种水平上，分别有902、 1364、2431、4113、13285和62976对细菌和代谢产物密切相关（P<0.05）。根据前面的分析，我们确定了两条微生物特有的代谢通路与肥胖相关，即苯丙氨酸代谢和嘌呤代谢。以苯丙氨酸代谢通路为例，该代谢途径涉及4种不同的代谢物，即苯甲酸盐（benzoate）、苯乳酸（phenyllactate）、N-乙酰苯丙氨酸（N-acetylphenylalanine）和3-羟基苯丙酸盐（3-Hydroxyphenylpropanoate），共参与5种不同的代谢反应（R00693、R01370、R01371、R01424和R06786）。对于每个代谢反应，MetOrigin利用Bio-Sankey和STA-Sankey 络分析微生物和代谢物之间的生物学和统计学相关性。在Bio-Sankey 络中，与代谢反应R00693密切相关的是变形菌（Proteobacteria）和厚壁菌（Firmicute）（图4A）。苯丙氨酸（phenylalaine）通过乙酰辅酶A:L-苯丙氨酸N-乙酰转移酶（Acetyl-CoA: L-phenylalanine N-acetyltransferase）产生N-乙酰苯丙氨酸（N-Acetyl-phenylalanine）。在这项研究中，我们发现苯丙氨酸（phenylalaine）和N-乙酰苯丙氨酸（N-Acetyl-phenylalanine）在肥胖中显著上升。克雷伯氏菌（Klebsiella）、耶尔森菌（Yersinia）和梭菌（Clostridium）是肥胖患者中最显著增加的菌属（P<0.05，深红色），它们与R00693代谢反应密切相关。在STA-Sankey 络中，统计分析证实变形菌和厚壁菌与代谢反应R00693中的苯丙氨酸和N-乙酰苯丙氨酸密切相关，这与Bio-Sankey的结果是互补的（图4B）。总之，Bio-Sankey和STA-Sankey 络分析可以提供微生物和代谢物组之间的生物学和统计学的相关性。
● 络总结分析
图4. 苯丙氨酸代谢途径 络图
（A）苯丙氨酸代谢途径（R00693）的BIO-Sankey 络图。（B） 苯丙氨酸代谢途径（R00693）的STA-Sankey 络。星 （*）表示与代谢物的有统计学意义的相关性。红色（或绿色）节点表示上调（或下调）。红色（或绿色）条带表示与代谢物的正（或负）相关性。深红色/绿色表示P<0.05。
图6.TwinsUK队列研究的MetOrigin分析
讨 论
Sankey分析是MetOrigin的核心，旨在阐明代谢物和相关微生物之间的生物学和统计学上的相关性。对于Bio-Sankey图，我们会列出在数据库中与已知代谢反应相关的所有细菌。在微生物不同分类水平， Sankey 络图的条带宽度反应细菌和代谢物之间关联性程度，并同时标注具有统计学差异的相关性。而根据STA-Sankey 络分析，我们可以提供高度相关的微生物和代谢物，挖掘高通量大数据中新的微生物和代谢关系。Bio-Sankey和STA-Sankey的结合可以帮助我们更快速的发现潜在的生物标记物，并为进一步的科学研究提供新的假设。
MetOrigin旨在有效探索肠道微生物和代谢组的交互作用，并准确识别微生物和代谢物之间的相关性。然而，关键细菌是否真正参与相关代谢反应，或者细菌是否利用或产生某种代谢物，仍然需要通过无菌动物研究或体外微生物培养模型来进一步验证。最后，MetOrigin不局限于对肠道微生物组的研究，也可以探索其他微生物组（如口腔、皮肤、环境等）与代谢物之间的相关性。
结 论
致谢：感谢国家重点研发计划（2021YFC27 0804）和国家自然科学基金（81900510、82170583）的资助。感谢TwinsUK研究组分享的宝贵数据。
引文格式：Yu, Gang, Cuifang Xu,Danni Zhang, Feng Ju, and Yan Ni. 2022.“MetOrigin: Discriminating the Origins of Microbial Metabolites for Integrative Analysis ofthe Gut Microbiome and Metabolome.”iMeta. e10. https://doi.org/10.1002/imt2.10
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