大鼠体内共生菌群间多样性及基于蒙特卡洛模拟的Granger因果关系的初步研究

论文摘要

体内共生菌群是存在于动物机体内,独立于宿主细胞的微生物生态系统。从生命代谢过程来看,它们是相对独立于宿主细胞以外的生命体,拥有自己相对独立的生命代谢活动体系。但从生命共生的角度来看,它们与机体又密不可分,对宿主的生命代谢活动有很大的影响。而且,越来也多的证据表明,体内共生菌群的微生态平衡与机体的健康水平,以及很多疾病的发生发展,有着密切的关系。例如,多形拟杆菌丰度的降低,导致谷氨酸含量升高,从而促进肥胖的发生;罗伊氏乳杆菌对色氨酸的代谢,导致免疫细胞数量上升,从而产生肠道炎症反应;丁酸盐产生菌对短链脂肪酸的代谢障碍,导致了糖尿病的发生与发展;拟杆菌属、副杆菌属和埃希氏杆菌属之间对γ-氨基丁酸的代谢失衡,间接促进了机体神经系统疾病的发生;产Colibactin大肠杆菌通过代谢大肠杆菌素Colibactin介导DNA损伤,从而导致结直肠癌的发生。因此,共生菌群之间,及其与宿主间的相互作用及关系的研究对健康与疾病的探索有重要意义。本文就大鼠体内共生菌群的相互关系作初步的研究与讨论。首先对大鼠多个组织和部位进行采样,通过16S rDNA高通量测序获得在时间序列上、不同时间点各样本的共生菌群丰度数据;随后通过多样性分析以及主成分分析方法进行共生菌群的相关性分析,进而筛选出相关性较高的菌群;接着通过引入二元Granger因果关系检验分析方法,对相关性较高的菌群作因果关系分析,探讨大鼠体内共生菌群间的相互关系;最后,针对二元Granger因果关系检验分析当中存在的时间序列稳定性问题,扩展了基于蒙特卡洛模拟的Granger因果关系的讨论。分析结果发现血液中共生菌群相互关系的程度高于肠道内的共生菌群,进一步对血液样本及肠道样本中高度相关菌群分别做Granger因果关系检验,发现在血液样本中韦荣氏球菌属与拟杆菌属之间存在置信度较高的Granger因果关系;在肠道样本中韦荣氏球菌属与拟杆菌属,以及瘤胃菌属与肠杆菌属之间的Granger因果关系也具有较高置信度。最后发现拟杆菌属及肠杆菌属分别作为Granger原因之一,影响了韦荣氏球菌属和瘤胃菌属在菌群结构中的分布。本研究创新性地将Granger因果关系检验方法应用到体内微生物之间因果关系的分析当中,并扩展了蒙特卡洛模拟Granger因果关系的应用,获得了较为显著的结果。这为之后在微生物生态系统中,对菌群间相互关系的研究奠定一定的基础,也更为今后体内共生菌与健康及疾病的研究提供新思路。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 数学模型公式表
• 第一章 绪论
•   1.1 .体内共生菌群的基本概念
•     1.1.1 .肠道菌群的基本概念
•     1.1.2 .体内各组织及血液定殖菌群的研究进展
•   1.2 .体内共生菌群的生态平衡与健康
•     1.2.1 .生物功能分子与体内共生菌群
•       1.2.1.1 .短链脂肪酸与体内共生菌群
•       1.2.1.2 .γ-氨基丁酸（GABA）与体内共生菌群
•       1.2.1.3 .谷氨酰胺与体内共生菌群
•       1.2.1.4 .大肠杆菌素Colibactin与体内共生菌群
•     1.2.2 .体内共生菌群与疾病
•       1.2.2.1 .体内共生菌群与肥胖
•       1.2.2.2 .体内共生菌群与糖尿病
•       1.2.2.3 .体内共生菌群与癌症
•       1.2.2.4 .体内共生菌群与白血病
•       1.2.2.5 .体内共生菌群与神经系统疾病
•       1.2.2.6 .体内共生菌群与免疫反应
•   1.3 .Granger因果关系的概念
•     1.3.1 .因果关系检验的发展
•     1.3.2 .Granger因果关系检验的步骤
•     1.3.3 .Granger因果检验应用于菌群分析的探究
•     1.3.4 .基于蒙特卡洛方法的Granger因果检验探究
•   1.4 .研究技术路线
• 第二章 体内共生菌群分析基础及数学模型的应用
•   2.1.16 S的概念
•   2.2 .微生物多样性的生物信息学分析原理
•     2.2.1 .OTU分析
•     2.2.2 .Alpha多样性分析（Alpha-Diversity）
•     2.2.3 .Beta多样性分析（Beta-Diversity）
•     2.2.4 .LEfSe分析
•   2.3 .生物统计学分析基础
•     2.3.1 .偏最小二乘法（PLS）
•     2.3.2 .主成分分析（PCA）
•   2.4 .二元线性Granger因果关系检验
•   2.5 .基于蒙特卡洛模拟的Granger因果关系
•   2.6 .数学模型
•     2.6.1 .Alpha多样性分析指数
•       2.6.1.1 .Chao1 指数
•       2.6.1.2 .ACE指数
•       2.6.1.3 .香农指数（Shannon Index）
•       2.6.1.4 .辛普森指数（Simpson Index）
•     2.6.2 .最小二乘法——线性回归
•     2.6.3 .多元变量的回归分析——偏最小二乘法（PLS）
•     2.6.4 .数据表成分提取——主成分分析（PCA）
•     2.6.5 .增强Dickey-Fuller测试（ADF test）
•     2.6.6 .Granger因果关系检验
• 第三章 体内共生菌群的多样性分析
•   3.1 .体内共生菌群样本的获取
•     3.1.1 .菌群DNA的提取
•     3.1.2 .样本DNA的纯化
•     3.1.3 .16S序列分析
•   3.2 .OTU聚类结果
•   3.3 .Alpha多样性分析结果
•   3.4 .Beta多样性分析结果
•   3.5 .LEfSe分析结果
•   3.6 .具有较强相关性菌群的筛选
•     3.6.1 .体内微生物群落数据表的主成分分析
•     3.6.2 .相关菌群间相对丰度分析
• 第四章 共生菌群间的Granger因果关系分析探究
•   4.1 .二元线性Granger因果检验分析
•     4.1.1 .Granger因果关系的基本原理
•     4.1.2 .两种菌群间的二元线性Granger因果检验分析
•   4.2 .共生菌群间基于蒙特卡洛模拟的Granger因果分析
• 第五章 讨论与总结
•   5.1 .讨论
•   5.2 .总结
• 致谢
• 参考文献
• 附录 A 攻读硕士期间发表论文
• 附录 B Matlab及R程序代码

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张文睿

导师: 孟庆雄

关键词: 大鼠体内共生菌,相关性分析,时间序列,因果关系检验,蒙特卡洛模拟

来源: 昆明理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 生物学

单位: 昆明理工大学

分类号: Q938

DOI: 10.27200/d.cnki.gkmlu.2019.001950

总页数: 96

文件大小: 3848K

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