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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201611127036.1 (22)申请日 2016.11.23 (71)申请人 中国科学院昆明动物研究所 地址 650223 云南省昆明市五华区教场东 路32号 (72)发明人 马占山 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) (54)发明名称 人体微生物互作网络中正负作用比值在评 估人体健康和疾病诊断中的应用 (57)摘要 本发明涉及计算生物学和医疗健康领域， 主 要针对一类被称之为 “微生物菌群相关疾病” 的 个性化精准诊断和健康评估， 如消化道疾病、。
2、 细 菌性阴道病、 牙周炎等疾病。 提出和验证一种基 于人体微生物菌群中微生物互作网络分析的评 估方法： 具体指通过检测和监控人体微生物互作 网络中正负作用关系的比值而实现上述诊断或 评估目的。 发明人通过分析人体包括肠道、 阴道、 肺、 口腔及皮肤多个部位的微生物菌群数据发 现： 疾病患者和健康人微生物互作网络中正负作 用关系数量的比值(即P/N比值)存在显著差异。 因此， 该发明可为个性化精准诊断 “微生物菌群 相关疾病” 提供了一种有效的检测指标和实施技 术， 同时可为评估人体健康人群疾病发生风险评 估提供可靠的参考指标和技术支持。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 10809。
3、5685 A 2018.06.01 CN 108095685 A 1.人体微生物互作网络中正负作用关系比值在评估人体健康和疾病诊断中的应用。 2.按照权利要求1所述的应用， 其特征在于： 根据如下方法计算微生物互作网络中正负 边比值： 其中， P/N为微生物互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作 网络中负相互作用关系。 3.按照权利要求1中所述的应用， 其特征在于互作网络中正负作用关系的比值在疾病 和健康人群中具有显著差异。 4.按照权利要求1-3中的任意一条所述的应用， 其特征在于： 以任何软件、 固件和(或) 硬件(包括各种医疗仪器)形式实现其算法和功能， 从而提。
4、供服务的产品。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 108095685 A 2 人体微生物互作网络中正负作用比值在评估人体健康和疾病 诊断中的应用 技术领域 0001 本发明涉及计算生物学和医疗健康领域， 特别是涉及人体微生物互作网络中正负 作用关系比值在人体健康评估和疾病诊断中的应用。 背景技术 0002 人体各个部位都存在着大量的微生物， 除少数病原菌外， 绝大大多数的微生物与 宿主互利共存， 相互影响。 自人类微生物宏基因组计划(Human Microbiome Project， HMP) 于2008年启动至今， 已有大量的研究显示人体微生物菌群与人体的健康状况和疾病有着紧 密的联。
5、系， 特别是例如肥胖、 结肠癌、 皮炎、 细菌性阴道病及牙周炎等疾病与人体微生物菌 群的关系更为密切， 这些疾病被称为 “微生物相关疾病” 。 这些疾病的病因大多较为复杂， 疾 病的发展进程不易察觉， 缺乏较好的早期诊断指标和更为方便可靠的个性化诊断方法， 因 此寻找一种可以评估人体健康状况并可以同时运用于多种微生物相关疾病的个性化诊断 方法是非常重要的。 0003 人体微生物作为一个微观生态系统， 利用生态学理论和手段对其进行研究是必不 可少的。 现有的研究大多从物种多样性角度来寻找疾病与健康人体微生物菌群的不同， 然 而， 许多微生物相关疾病并未影响患者微生物菌群的生物多样性， 因此患者与。
6、健康个体间 多样性指标， 如物种丰度、 多样性指数等显著性常无差异。 此外， 基于多样性的生态学方法 多着眼于物种个体数即丰度本身， 忽略了菌群内物种间存在的相互作用关系， 而物种间的 相互作用对宿主体内环境的变化会有较为为灵敏的应变能力， 因此传统的多样性指标无法 广泛应用于多种疾病的诊断和人体健康状况的评估当中。 0004 网络分析现早已出现在包含了基因组学、 蛋白质组学、 代谢组学等在内的计算生 物学和生物信息学的多个领域当中， 然而在微生物菌群研究中仍未得到广泛的应用。 网络 分析可通过微生物个体间的相互作用关系寻找它们之间可能存在的功能联系， 该方法基于 传统生态学分析中所用到的物种。
7、丰度， 将物种间的互作关系纳入分析进行了拓展。 现在已 有一些研究成功地将网络分析应用于人体微生物菌群分析当中。 传统的网络属性如网络密 度等大多忽略了网络中节点和边的信息， 在微生物菌群互作网络中， 每一个节点代表一个 物种或一个分类操作单元(Operation taxonomic unit， OTU)， 而边则代表了两个物种或 OTU间的相互作用关系。 在菌群互作网络中作用关系为负的边多表示两者间存在抵制或抑 制作用， 而作用关系为正的边多表示两者为协同关系， 这些作用关系在菌群网络功能实现 中存在较为重要的地位， 而疾病的发生发展会影响网络功能的实现， 因此导致网络中物种 间相互作用关系。
8、的改变。 0005 本发明提出并验证了一种通过检测人体菌群互作网络中正负作用关系比值的方 法在评估人体健康状况及个体化诊断微生物相关疾病中的应用。 通过监控人体菌群网络中 正负关系比值这一属性的变化情况可以为评估人体健康状况和疾病发生风险提供更为有 效的方法， 也为个性化诊断微生物菌群相关疾病提供可靠的指标和技术支持。 说 明 书 1/6 页 3 CN 108095685 A 3 发明内容 0006 本发明的目的在于将人体微生物互作网络中正负作用关系比值应用于人体健康 状况的评估及疾病的诊断中， 为利用人体微生物监控人体健康状况、 诊断疾病提供有效的 指标和可靠的技术支持。 0007 为实现以。
9、上目的， 本发明采用的技术方案为： 通过查找和筛选获取三组微生物菌群数据： McHardy等人2013年公开发表的HIV阳性和 阴性者肠道的微生物菌群数据； Lazarevic等人2010年公开发表的吸烟者和不吸烟者的口 腔唾液微生物菌群数据； Kong等人2012年公开发表的特应性皮炎患者和健康人的皮肤微生 物菌群数据； Srinivasan等人2012年公开发表的细菌性阴道病患者和健康人阴道的微生物 菌群数据， 以及Fodor等人2012年公开发表的肺纤维化患者急性加重期和接受治疗后呼吸 道的微生物菌群数据。 以微生物物种丰度(即每个物种对应的测序内容)为基础， 分别计算 三组数据中疾病和。
10、健康组各物种间的相关系数， 选取p0 .05相互作用关系， 利用 Cytoscape软件构建互作网络图。 按照如下公式计算各互作网络中正负边的比值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作网 络中负相互作用关系。 通过比较三组数据中疾病组和健康组特定部位菌群互作网络中正负 边比值发现二者间存在非常显著的差异。 菌群互作网络正负边比值可以很好的将健康人和 疾病患者分开， 为利用人体微生物监控人体健康状况提供了方法和指标， 也为疾病的早期 诊断和防治做出了一定贡献。 0008 本发明的有益效果在于提供了一种用于人体健康状况监控和疾病个体化诊断的 指标，。
11、 该指标是基于人体微生物菌群和互作网络分析所得的人体菌群互作网络中正负边的 比值， 这一指标可提高以人体微生物菌群为检测手段的检测准确度和灵敏度， 为以微生物 菌群为基础的健康监控和疾病诊断方法的应用带来了可能。 附图说明 0009 图1本发明的实施流程 0010 图2 HIV阳性患者和HIV阴性对照的肠道菌群互作网络 (A)HIV阳性患者的肠道菌群互作网络 (B)HIV阴性对照的肠道菌群互作网络 0011 图3细BV患者与健康对照的阴道菌群互作网络 (A)BV病患者的阴道菌群互作网络 (B)健康对照的阴道菌群互作网络 具体实施方式 0012 下面结合具体实施例对本发明做进一步的说明， 但并不。
12、局限于此。 0013 实施例1： 比较HIV阳性患者与阴性对照肠道菌群互作网络中正负作用关系比值 0014 本发明的计算流程如附图图1所示 0015 数据来源： McHardy等人2013年公开发表的HIV阳性和阴性者肠道的微生物菌群数据， 样本采自20 说 明 书 2/6 页 4 CN 108095685 A 4 名未接受过抗逆转录病毒治疗的HIV患者和20名健康人的肠道粘膜。 从样本中提取出DNA 后， 利用通用扩增出16S rDNA片段。 利用Illumina HiSeq 2000测序平台进行测序后， 通过 生物信息学分析得到以97相似性为基准聚类的OTU表， 其中每个OTU代表一个物种。
13、， 每一 个样本中该OTU的测序内容代表该OTU在该样本内的物种丰度。 0016 肠道菌群相互作用互作网络的构建： 以OTU表示的物种丰度为基础， 分别计算HIV阳性组和HIV阴性对照组肠道菌群内OTU间 的Spearman相关系数R， 选取p0.05相互作用关系， 其中相关系数R0表示OTU间为负相互 作用关系， R0表示OTU间为正相互作用关系。 利用Cytoscape 2.8.3绘制两组肠道菌群的 相互作用关系网络， 实验结果如附图图2所示， 图中的每一个圆形节点代表一个OTU， 两点间 连线代表OTU间的相互作用关系， 黑色边代表两点间为负相互作用关系， 即为负边， 灰色边 代表两点间。
14、为正相互作用关系， 即为正边。 附图图2(A)为HIV阳性患者的肠道菌群互作网 络， 附图图2(B)为阴性对照的菌群网络， 可见HIV阳性组肠道菌群互作网络中虚线较HIV阴 性组少， 即表明与HIV阴性组相比， HIV阳性组肠道菌群互作网络内负相互作用关系较少。 0017 肠道菌群互作网络中正负关系比值计算： 依据R值大小对网络中的相互作用关系进行分析， 结果如表1所示， HIV阳性患者的肠道 菌群互作网络中负边(负相互作用关系)有250条， 正边(正相互作用关系)有15816条， 而阴 性组负边有3414条， 正边有28046条， 不论正负边均多余阳性组。 以上述网络分析的结果为 基础， 根。
15、据如下公式计算HIV阳性组和HIV阴性组菌群互作网络中的正负关系比值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作网 络中负相互作用关系。 HIV阳性组菌群互作网络中P/N值为63.3， 阴性组为8.3， 阳性组是阴 性组的7.6倍， 二者间存在显著的差异。 0018 实施例2： 比较吸烟者和不吸烟者的口腔菌群互作网络中正负作用关系的比值 0019 本发明的计算流程如附图图1所示 0020 数据来源： Lazarevic等人2010年公开发表吸烟者和不吸烟者的口腔唾液微生物菌群数据， 在29 天内分别在三个时间点采集两名不吸烟个体和3名吸烟个体的口腔唾。
16、液样本。 样本进行DNA 提取后利用通用引物扩增出16S rDNA片段， 通过Genome Sequencer FLX系统对序列进行测 序， 之后通过生物信息学分析得到以97相似性为基准聚类的OTU表， 其中每个OTU代表代 表一个物种， 每一个样本中该OTU的测序内容代表该OTU在该样本内的物种丰度。 0021 口腔菌群相互作用互作网络的构建： 以OTU表示的物种丰度为基础， 分别计算吸烟组和不吸烟组口腔菌群内OTU间的 Spearman相关系数R， 选取p0.05相互作用关系， 其中相关系数R0表示OTU间为负相互作 用关系， R0表示OTU间为正相互作用关系。 利用Cytoscape 2。
17、.8.3绘制两组口腔菌群的相 互作用关系网络。 0022 口腔菌群互作网络中正负关系比值计算： 依据R值大小对网络中的相互作用关系进行分析， 结果如表1所示， 不吸烟组的口腔唾 液菌群互作网络中负边(负相互作用关系)245有条， 正边(正相互作用关系)有1961条， 而吸 烟组的网络中负相互作用关系有642条， 正相互作用关系有2236条， 不论正负关系均高于不 吸烟组。 以上述网络分析的结果为基础， 根据如下公式计算吸烟组和不吸烟组口腔唾液菌 说 明 书 3/6 页 5 CN 108095685 A 5 群互作网络中的正负边比值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正。
18、相互作用关系， n为互作网 络中负相互作用关系。 吸烟组菌群互作网络中P/N值为3.5， 不吸烟组为8.0， 是吸烟组的2.3 倍， 二者间存在显著差异。 0023 实施例3： 比较特应性皮炎患者和健康人的皮肤菌群互作网络中正负边的比值 0024 本发明的计算流程如附图图1所示 0025 数据来源： Kong等人2012年公开发表的特应性皮炎(Atopic dermatitis， AD)患者和健康人的皮 肤微生物菌群数据， 样本采自12名年龄在2-15岁之间的AD患者和11名健康人的皮肤样本。 从样本中提取出DNA后， 利用通用扩增出16S rDNA片段， 经测序后， 通过生物信息学分析得 到。
19、以97相似性为基准聚类的OTU表， 其中每个OTU代表代表一个物种， 每一个样本中该OTU 的测序内容代表该OTU在该样本内的物种丰度。 0026 皮肤菌群相互作用互作网络的构建： 以OTU表示的物种丰度为基础， 分别计算AD组和健康组皮肤菌群内OTU间的Spearman相 关系数R， 选取p0.05相互作用关系， 其中相关系数R0表示OTU间为负相互作用关系， R 0表示OTU间为正相互作用关系。 利用Cytoscape 2.8.3绘制两组皮肤菌群的相互作用关系 网络。 0027 皮肤菌群互作网络中正负关系比值计算： 依据R值大小对网络中的相互作用关系进行分析， 结果如表1所示， 健康组的皮。
20、肤菌群 互作网络中负边(负相互作用关系)有13条， 正边(正相互作用关系)有60条， 而AD组的菌群 网络中负边(负相互作用关系)有4条， 正边(正相互作用关系)有11条， 不论正负作用关系均 低于健康组。 以上述网络分析的结果为基础， 根据如下公式计算AD组和健康组皮肤菌群互 作网络中的正负边比值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作网 络中负相互作用关系。 AD组菌群互作网络中P/N值为2.8， 健康组为4.6， 是AD组的1.6倍， 二 者间存在显著差异。 0028 实施例4： 比较细菌性阴道病患者与健康对照阴道菌群互作网络中正负边的比值。
21、 0029 本发明的计算流程如附图图1所示 0030 数据来源： Srinivasan等人2012年公开发表的细菌性阴道病(Bacterial vaginosis， BV)患者和 健康女性的阴道微生物菌群数据， 样本采自98名BV患者和121名健康人的阴道样本。 从样本 中提取出DNA后， 利用通用扩增出16S rDNA片段， 经454FLX焦磷酸测序后， 通过生物信息学 分析得到以97相似性为基准聚类的OTU表， 其中每个OTU代表代表一个物种， 每一个样本 中该OTU的测序内容代表该OTU在该样本内的物种丰度。 0031 阴道菌群相互作用互作网络的构建： 以OTU的物种丰度为基础， 分别计。
22、算BV患者和健康人阴道菌群内OTU间的Spearman相关 系数R， 选取p0.05相互作用关系， 其中相关系数R0表示OTU间为负相互作用关系， R0 表示OTU间为正相互作用关系。 利用Cytoscape 2.8.3绘制两组阴道菌群的相互作用关系网 说 明 书 4/6 页 6 CN 108095685 A 6 络， 实验结果如附图图3所示， 图中的每一个圆形节点代表一个OTU， 两点间连线代表OTU间 的相互作用关系， 黑色边代表两点间为负相互作用关系， 即为负边， 灰色边代表两点间为正 相互作用关系， 即为正边。 附图图3(A)为BV患者的阴道菌群互作网络， (B)为健康人阴道菌 群互作。
23、网络， 可见BV患者阴道菌群互作网络中负相互作用关系较健康女性多。 0032 阴道菌群互作网络中正负关系比值计算： 依据R值大小对网络中的相互作用关系进行分析， 结果如表1所示， 健康组的阴道菌群 互作网络中负边(负相互作用关系)有5条， 正边(正相互作用关系)有381条， 而BV组的菌群 网络中负边(负相互作用关系)有112条， 正边(正相互作用关系)有605条， 不论正负作用关 系高于健康组。 以上述网络分析的结果为基础， 根据如下公式计算AD组和健康组皮肤菌群 互作网络中的正负边比值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作网 络中负相互作用。
24、关系。 BV组菌群互作网络中P/N值为5.4， 健康组为76.2， 是BV组的14.1倍， 二者间存在显著差异。 0033 实施例5： 比较肺纤维化患者急性加重期和经过治疗后的呼吸道内菌群互作网络 中正负边比值比较 0034 本发明的计算流程如附图图1所示 0035 数据来源： Fodor等人2012年公开发表的肺纤维化患者急性加重期和经过治疗后呼吸道内的痰液 微生物菌群数据， 样本采自23名肺纤维化患者病情急性加重期间和经过抗生素治疗后呼吸 道内痰液样本。 从样本中提取出DNA后， 利用通用扩增出16S rDNA片段， 通过454-FLX chemistry测序平台进行测序， 经后续生物信息。
25、学分析得到以97相似性为基准聚类的微 生物分类操作单元(operational taxonomic unit， OTU)， 其中每个OTU代表代表一个物种， 每一个样本中该OTU的测序内容代表该OTU在该样本内的物种丰度。 0036 呼吸道菌群相互作用互作网络的构建： 以OTU表示的物种丰度为基础， 分别计算AD组和健康组皮肤菌群内OTU间的Spearman相 关系数R， 选取p0.05相互作用关系， 其中相关系数R0表示OTU间为负相互作用关系， R 0表示OTU间为正相互作用关系。 利用Cytoscape 2.8.3绘制两组呼吸道菌群的相互作用关 系网络。 0037 呼吸道菌群互作网络中正。
26、负关系比值计算： 依据R值大小对网络中的相互作用关系进行分析， 结果如表1所示， 患者治疗后呼吸道 菌群互作网络中负边(负相互作用关系)有21条， 正边(正相互作用关系)有1380条， 而患者 急性加重期的菌群网络中负边(负相互作用关系)有46条， 正边(正相互作用关系)有1695 条， 不论正负作用关系高于经抗生素治疗后的患者菌群网络。 以上述网络分析的结果为基 础， 根据如下公式分别计算患者急性加重期和治疗后呼吸道菌群互作网络中的正负边比 值： 其中， P/N为菌群互作网络中正负边比值， p为互作网络中正相互作用关系， n为互作网 说 明 书 5/6 页 7 CN 108095685 A 7 络中负相互作用关系。 急性加重期菌群互作网络中P/N值为36.8， 治疗后为65.7， 是BV组的 1.7倍， 二者间存在显著差异。 表1.三组微生物菌群数据的网络属性 说 明 书 6/6 页 8 CN 108095685 A 8 图1 图2 说 明 书 附 图 1/2 页 9 CN 108095685 A 9 图3 说 明 书 附 图 2/2 页 10 CN 108095685 A 10 。