通过DNA测序获得的肠道菌群数据非常复杂且具有组成性,因为存在大量可检测的分类单元,因为有大量的可检测类群,而且微生物群特征是以相对的方式描述的。营养研究人员使用主成分分析(PCA)从食物数据中推导出饮食模式。虽然成分PCA方法不常用来描述来自复杂微生物群数据的模式,但这种方法对于识别与饮食和身体成分相关的肠道微生物群模式是有用的。
本研究旨在使用成分PCA描述5岁儿童肠道微生物群的主要成分(PC),并探索微生物群成分、饮食和BMI z-score之间的关联。319名5岁儿童提供了粪便样本,他们的主要照顾者完成了有效的123个项目的定量FFQ。使用DXA测定身体成分,并计算BMI z-score。组成PCA确定了特征分类群和权重,用于计算属级的肠道微生物群PC分数,并对其与饮食和体型的关系进行了研究。
结果,研究人员发现了三种肠道微生物群PC。PC1(未培养的克里斯滕氏菌科和瘤胃菌科植物的负负荷)与较低的BMI z-scores和较长的母乳喂养时间(每月)有关(分别为β=-0.14;95% CI:-0.26,-0.02;和β=0.02;95% CI:0.003,0.34)。PC2(在镰刀形杆菌和双歧杆菌上呈正负载;在拟杆菌属上呈负负荷)与较低的坚果、种子和豆类摄入量相关(β = -0.05/克;95% CI:-0.09,-0.01)。当校正纤维摄入量时,PC2也与较高的BMI z-scores相关(β = 0.12;95% CI:0.01,0.24)。PC3(费氏杆菌,真细菌和玫瑰菌的正负荷)与更高的纤维摄入量(β = 0.02/克;95% CI:0.003,0.04)和总非淀粉多糖(β = 0.02/克;95% CI:0.003,0.04)相关。
总之,我们的结果表明,使用成分PCA确定的特定肠道微生物群成分与饮食和BMI z-score相关。
原始出处:
Claudia Leong, Jillian J Haszard, et al., Using compositional principal component analysis to describe children's gut microbiota in relation to diet and body composition. Am J Clin Nutr. 2020 Jan 1;111(1):70-78. doi: 10.1093/ajcn/nqz270.
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