Propioonsuur (PPA), 'n antifungale middel en algemene dieetbymiddel, het getoon dat dit abnormale neuro-ontwikkeling in muise veroorsaak, gepaardgaande met gastroïntestinale disfunksie, wat moontlik deur dermdisbiose veroorsaak word. 'n Skakel tussen PPA-blootstelling in die dieet en dermmikrobiota-disbiose is voorgestel, maar is nie direk ondersoek nie. Hier het ons PPA-geassosieerde veranderinge in die samestelling van die dermmikrobiota ondersoek wat tot disbiose kan lei. Dermmikrobiome van muise wat 'n onbehandelde dieet (n=9) en 'n PPA-verrykte dieet (n=13) gevoer is, is gesekwensieer met behulp van langafstand-metagenomiese volgordebepaling om verskille in mikrobiese samestelling en bakteriese metaboliese weë te bepaal. Dieet-PPA is geassosieer met 'n toename in die oorvloed van beduidende taksa, insluitend verskeie Bacteroides-, Prevotella- en Ruminococcus-spesies, waarvan lede voorheen by PPA-produksie geïmpliseer is. Die mikrobiome van PPA-blootgestelde muise het ook meer weë gehad wat verband hou met lipiedmetabolisme en steroïedhormoonbiosintese. Ons resultate dui daarop dat PPA die dermmikrobiota en die geassosieerde metaboliese weë daarvan kan verander. Hierdie waargenome veranderinge beklemtoon dat preserveermiddels wat as veilig vir verbruik geklassifiseer word, die samestelling van die dermmikrobiota en, op sy beurt, menslike gesondheid kan beïnvloed.
Die menslike mikrobioom word dikwels na verwys as "die laaste orgaan van die liggaam" en speel 'n belangrike rol in menslike gesondheid (Baquero en Nombela, 2012). In die besonder word die dermmikrobioom erken vir sy sisteemwye invloed en rol in baie noodsaaklike funksies. Kommensale bakterieë is volop in die derm, beset verskeie ekologiese nisse, benut voedingstowwe en kompeteer met potensiële patogene (Jandhyala et al., 2015). Diverse bakteriese komponente van die dermmikrobiota is in staat om noodsaaklike voedingstowwe soos vitamiene te produseer en vertering te bevorder (Rowland et al., 2018). Bakteriële metaboliete het ook getoon dat dit weefselontwikkeling beïnvloed en metaboliese en immuunweë verbeter (Heijtz et al., 2011; Yu et al., 2022). Die samestelling van die menslike dermmikrobioom is uiters divers en hang af van genetiese en omgewingsfaktore soos dieet, geslag, medikasie en gesondheidstatus (Kumbhare et al., 2019).
Moederlike dieet is 'n kritieke komponent van fetale en neonatale ontwikkeling en 'n vermeende bron van verbindings wat ontwikkeling kan beïnvloed (Bazer et al., 2004; Innis, 2014). Een so 'n verbinding van belang is propioonsuur (PPA), 'n kortketting-vetsuurbyproduk wat verkry word uit bakteriële fermentasie en 'n voedseladditief (den Besten et al., 2013). PPA het antibakteriese en antifungale eienskappe en word dus as 'n voedselpreserveermiddel en in industriële toepassings gebruik om skimmel- en bakteriële groei te inhibeer (Wemmenhove et al., 2016). PPA het verskillende effekte in verskillende weefsels. In die lewer het PPA anti-inflammatoriese effekte deur sitokien-uitdrukking in makrofage te beïnvloed (Kawasoe et al., 2022). Hierdie regulerende effek is ook in ander immuunselle waargeneem, wat lei tot afregulering van inflammasie (Haase et al., 2021). Die teenoorgestelde effek is egter in die brein waargeneem. Vorige studies het getoon dat PPA-blootstelling outisme-agtige gedrag in muise veroorsaak (El-Ansary et al., 2012). Ander studies het getoon dat PPA gliose kan veroorsaak en pro-inflammatoriese weë in die brein kan aktiveer (Abdelli et al., 2019). Omdat PPA 'n swak suur is, kan dit deur die dermepiteel in die bloedstroom diffundeer en sodoende beperkende hindernisse, insluitend die bloed-breinversperring sowel as die plasenta, oorsteek (Stinson et al., 2019), wat die belangrikheid van PPA as 'n regulatoriese metaboliet wat deur bakterieë geproduseer word, beklemtoon. Alhoewel die potensiële rol van PPA as 'n risikofaktor vir outisme tans ondersoek word, kan die uitwerking daarvan op individue met outisme verder strek as die indusering van neurale differensiasie.
Gastroïntestinale simptome soos diarree en hardlywigheid is algemeen by pasiënte met neuro-ontwikkelingsversteurings (Cao et al., 2021). Vorige studies het getoon dat die mikrobioom van pasiënte met outismespektrumversteurings (OSV) verskil van dié van gesonde individue, wat dui op die teenwoordigheid van dermmikrobiota-disbiose (Finegold et al., 2010). Net so verskil die mikrobioomkenmerke van pasiënte met inflammatoriese dermsiektes, vetsug, Alzheimer se siekte, ens. ook van dié van gesonde individue (Turnbaugh et al., 2009; Vogt et al., 2017; Henke et al., 2019). Tot op hede is daar egter geen oorsaaklike verband tussen die dermmikrobioom en neurologiese siektes of simptome vasgestel nie (Yap et al., 2021), hoewel verskeie bakteriese spesies vermoedelik 'n rol speel in sommige van hierdie siektetoestande. Byvoorbeeld, Akkermansia, Bacteroides, Clostridium, Lactobacillus, Desulfovibrio en ander genera is meer volop in die mikrobiota van pasiënte met outisme (Tomova et al., 2015; Golubeva et al., 2017; Cristiano et al., 2018; Zurita et al., 2020). Dit is opmerklik dat lidspesies van sommige van hierdie genera bekend is om gene te besit wat geassosieer word met PPA-produksie (Reichardt et al., 2014; Yun en Lee, 2016; Zhang et al., 2019; Baur en Dürre, 2023). Gegewe die antimikrobiese eienskappe van PPA, kan die verhoging van die oorvloed daarvan voordelig wees vir die groei van PPA-produserende bakterieë (Jacobson et al., 2018). Dus kan 'n PFA-ryke omgewing lei tot veranderinge in die dermmikrobiota, insluitend gastroïntestinale patogene, wat potensiële faktore kan wees wat tot gastroïntestinale simptome lei.
'n Sentrale vraag in mikrobioomnavorsing is of verskille in mikrobiese samestelling 'n oorsaak of simptoom van onderliggende siektes is. Die eerste stap om die komplekse verhouding tussen dieet, die dermmikrobioom en neurologiese siektes te verduidelik, is om die effekte van dieet op mikrobiese samestelling te bepaal. Vir hierdie doel het ons langtermyn-metagenomiese volgordebepaling gebruik om die dermmikrobiome van die nageslag van muise wat 'n PPA-ryke of PPA-uitgeputte dieet gevoer is, te vergelyk. Die nageslag is dieselfde dieet as hul moeders gevoer. Ons het gehipotetiseer dat 'n PPA-ryke dieet veranderinge in die dermmikrobiese samestelling en mikrobiese funksionele weë sou tot gevolg hê, veral dié wat verband hou met PPA-metabolisme en/of PPA-produksie.
Hierdie studie het FVB/N-Tg(GFAP-GFP)14Mes/J transgeniese muise (Jackson Laboratories) gebruik wat groen fluorescerende proteïen (GFP) oorekspresseer onder die beheer van die glia-spesifieke GFAP-promotor volgens die riglyne van die Universiteit van Sentraal-Florida Institusionele Diereversorgings- en Gebruikskomitee (UCF-IACUC) (Dieregebruikpermitnommer: PROTO202000002). Na speen is muise individueel in hokke gehuisves met 1-5 muise van elke geslag per hok. Muise is ad libitum gevoer met óf 'n gesuiwerde kontroledieet (gewysigde oop-etiket standaarddieet, 16 kcal% vet) óf 'n natriumpropionaat-aangevulde dieet (gewysigde oop-etiket standaarddieet, 16 kcal% vet, wat 5 000 dpm natriumpropionaat bevat). Die hoeveelheid natriumpropionaat wat gebruik is, was gelykstaande aan 5 000 mg PFA/kg totale voedselgewig. Dit is die hoogste konsentrasie PPA wat goedgekeur is vir gebruik as 'n voedselpreserveermiddel. Om vir hierdie studie voor te berei, is ouermuise vir 4 weke voor paring beide diëte gevoer en dit deur die moeder se swangerskap voortgesit. Nageslagmuise [22 muise, 9 kontroles (6 mannetjies, 3 wyfies) en 13 PPA (4 mannetjies, 9 wyfies)] is gespeen en toe vir 5 maande op dieselfde dieet as die moeders voortgesit. Nageslagmuise is op 5 maande ouderdom geoffer en hul dermfekale inhoud is versamel en aanvanklik in 1.5 ml mikrosentrifugebuise by -20°C gestoor en toe na 'n -80°C vrieskas oorgeplaas totdat gasheer-DNS uitgeput was en mikrobiese nukleïensure onttrek is.
Gasheer-DNS is verwyder volgens 'n gewysigde protokol (Charalampous et al., 2019). Kortliks, fekale inhoud is oorgedra na 500 µl InhibitEX (Qiagen, Kat#/ID: 19593) en gevries gestoor. Verwerk 'n maksimum van 1-2 fekale pellets per ekstraksie. Die fekale inhoud is toe meganies gehomogeniseer met behulp van 'n plastiekstamper binne die buis om 'n slurry te vorm. Sentrifugeer die monsters by 10 000 RCF vir 5 minute of totdat die monsters gepelleteer het, aspireer dan die supernatant en resuspendeer die pellet in 250 µl 1× PBS. Voeg 250 µl 4.4% saponienoplossing (TCI, produknommer S0019) by die monster as 'n skoonmaakmiddel om eukariotiese selmembrane los te maak. Die monsters is saggies gemeng tot glad en vir 10 minute by kamertemperatuur geïnkubeer. Volgende, om eukariotiese selle te ontwrig, is 350 μl nuklease-vrye water by die monster gevoeg, vir 30 s geïnkubeer, en toe is 12 μl 5 M NaCl bygevoeg. Die monsters is toe vir 5 min by 6000 RCF gesentrifugeer. Aspireer die supernatant en resuspendeer die pellet in 100 μl 1X PBS. Om gasheer-DNS te verwyder, voeg 100 μl HL-SAN buffer (12.8568 g NaCl, 4 ml 1M MgCl2, 36 ml nuklease-vrye water) en 10 μl HL-SAN ensiem (ArticZymes P/N 70910-202) by. Monsters is deeglik gemeng deur pipettering en geïnkubeer by 37 °C vir 30 minute teen 800 rpm op 'n Eppendorf™ ThermoMixer C. Na inkubasie, gesentrifugeer by 6000 RCF vir 3 minute en gewas twee keer met 800 µl en 1000 µl 1X PBS. Laastens, hersuspendeer die pellet in 100 µl 1X PBS.
Totale bakteriële DNS is geïsoleer met behulp van die New England Biolabs Monarch Genomic DNA Purification Kit (New England Biolabs, Ipswich, MA, Kat# T3010L). Die standaard operasionele prosedure wat saam met die kit voorsien word, is effens gewysig. Inkubeer en hou nuklease-vrye water by 60°C voor die operasie vir finale eluering. Voeg 10 µl Proteinase K en 3 µl RNase A by elke monster. Voeg dan 100 µl Sellisebuffer by en meng liggies. Monsters is toe in 'n Eppendorf™ ThermoMixer C by 56°C en 1400 rpm vir ten minste 1 uur en tot 3 uur geïnkubeer. Geïnkubeerde monsters is vir 3 minute by 12 000 RCF gesentrifugeer en die supernatant van elke monster is oorgedra na 'n aparte 1,5 mL mikrosentrifugebuis wat 400 µL bindingsoplossing bevat. Die buise is toe vir 5-10 sekondes met intervalle van 1 sekonde gepulseer. Dra die hele vloeistofinhoud van elke monster (ongeveer 600–700 µL) oor na 'n filterpatroon wat in 'n deurvloei-versamelingsbuis geplaas is. Die buise is vir 3 minute teen 1 000 RCF gesentrifugeer om aanvanklike DNS-binding toe te laat en toe vir 1 minuut teen 12 000 RCF gesentrifugeer om oorblywende vloeistof te verwyder. Die monsterkolom is na 'n nuwe versamelbuis oorgeplaas en toe twee keer gewas. Vir die eerste was, voeg 500 µL wasbuffer by elke buis. Keer die buis 3–5 keer om en sentrifugeer dan vir 1 minuut teen 12 000 RCF. Gooi die vloeistof uit die versamelbuis weg en plaas die filterpatroon terug in dieselfde versamelbuis. Vir die tweede was, voeg 500 µL wasbuffer by die filter sonder om dit om te keer. Monsters is vir 1 minuut teen 12 000 RCF gesentrifugeer. Dra die filter oor na 'n 1,5 mL LoBind®-buis en voeg 100 µL voorafverwarmde nukleasevrye water by. Filters is vir 1 minuut by kamertemperatuur geïnkubeer en toe vir 1 minuut by 12 000 RCF gesentrifugeer. Geëlueerde DNS is by -80°C gestoor.
DNA-konsentrasie is gekwantifiseer met behulp van 'n Qubit™ 4.0 Fluorometer. DNA is voorberei met behulp van die Qubit™ 1X dsDNA High Sensitivity Kit (Kat. Nr. Q33231) volgens die vervaardiger se instruksies. DNA-fragmentlengteverspreiding is gemeet met behulp van 'n Aglient™ 4150 of 4200 TapeStation. DNA is voorberei met behulp van Agilent™ Genomic DNA Reagents (Kat. Nr. 5067-5366) en Genomic DNA ScreenTape (Kat. Nr. 5067-5365). Biblioteekvoorbereiding is uitgevoer met behulp van die Oxford Nanopore Technologies™ (ONT) Rapid PCR Barcoding Kit (SQK-RPB004) volgens die vervaardiger se instruksies. DNA is gesekwensieer met behulp van 'n ONT GridION™ Mk1-sekwenseerder met 'n Min106D-vloeisel (R 9.4.1). Sekwensie-instellings was: hoë akkuraatheid basisroeping, minimum q-waarde van 9, strepieskode-opstelling en strepieskode-afsny. Monsters is vir 72 uur gesekwensieer, waarna basisoproepdata vir verdere verwerking en analise ingedien is.
Bioinformatika-verwerking is uitgevoer met behulp van voorheen beskryfde metodes (Greenman et al., 2024). Die FASTQ-lêers wat verkry is uit volgordebepaling is in gidse vir elke monster verdeel. Voor bioinformatika-analise is die data verwerk met behulp van die volgende pyplyn: eers is die FASTQ-lêers van die monsters saamgevoeg in 'n enkele FASTQ-lêer. Daarna is lesings korter as 1000 bp gefiltreer met behulp van Filtlong v. 0.2.1, met die enigste veranderde parameter –min_length 1000 (Wick, 2024). Voor verdere filtrering is die leeskwaliteit beheer met behulp van NanoPlot v. 1.41.3 met die volgende parameters: –fastq –plots dot –N50 -o(De Coster en Rademakers, 2023). Lesings is in lyn gebring met die muisverwysingsgenoom GRCm39 (GCF_000001635.27) deur minimap2 v. 2.24-r1122 te gebruik om gasheer-besmette lesings met die volgende parameters te verwyder: -L -ax map-ont(Lee, 2018). Die gegenereerde belyningslêers is omgeskakel na BAM-formaat met behulp van samtools view -b (Danecek et al., 2021) in samtools v. 1.16.1. Ongebelynde lesings is toe geïdentifiseer met behulp van samtools view -b -f 4, wat aandui dat hierdie lesings nie aan die gasheergenoom behoort het nie. Ongebelynde lesings is terug omgeskakel na FASTQ-formaat met behulp van samtools bam2fq met standaardparameters. NanoPlot is weer uitgevoer op die verdere gefiltreerde lesings met behulp van die instellings wat voorheen beskryf is. Na filtrering is metagenomiese data saamgestel met behulp van metaflye v. 2.8.2-b1689 met die volgende parameters: –nano-raw–meta (Kolmogorov et al., 2020). Los die oorblywende parameters op hul verstekwaardes. Na samestelling is gefiltreerde lesings na die samestelling gekarteer met behulp van minimap2, en die -ax map-ont parameter is gebruik om 'n belyningslêer in SAM-formaat te genereer. Die samestelling is eers verfyn met behulp van racon v. 1.4.20 met die volgende parameters: -m 8 -x -6 -g -8 -w 500 -u (Vaser et al., 2017). Nadat racon voltooi is, is dit verder verfyn met medaka v. 1.7.2, met behulp van medaka_consesus, met alle parameters behalwe die -m parameter op hul verstekwaardes gelaat. Die -m parameter is gestel op r941_min_hac_g507 om die vloeiselchemie en hoë-akkuraatheid basisroeping wat vir ons data gebruik word, te spesifiseer (nanoporetech/medaka, 2024). Die gefiltreerde data (hierna verwys as mikrobiese data) en die finale skoongemaakte samestelling is vir daaropvolgende analise gebruik.
Vir taksonomiese klassifikasie is lesings en saamgestelde contigs geklassifiseer met behulp van Kraken2 v. 2.1.2 (Wood et al., 2019). Genereer verslae en uitvoerlêers vir onderskeidelik lesings en samestellings. Gebruik die –use-names opsie om lesings en samestellings te analiseer. Die –gzip-compressed en –paired opsies word gespesifiseer vir leessegmente. Relatiewe oorvloed van taksa in metagenome is beraam met behulp van Bracken v. 2.8 (Lu et al., 2017). Ons het eers 'n kmer-databasis geskep wat 1000 basisse bevat met behulp van bracken-build met die volgende parameters: -d-k 35 -l 1000 Sodra dit gebou is, loop bracken gebaseer op die verslag wat deur kraken2 gegenereer is en filter die data met behulp van die volgende opsies: -d -I -O-p 1000 -l

Onder hulle word P, G of S gekies afhangende van die klassifikasievlak wat geanaliseer word. Om die impak van vals positiewe klassifikasies te minimaliseer, is 'n minimum relatiewe oorvloeddrempel van 1e-4 (1/10 000 lesings) aangeneem. Voor statistiese analise is die relatiewe oorvloed wat deur Bracken gerapporteer is (fraksie_totaal_lesings) getransformeer met behulp van die gesentreerde log-verhouding (CLR) transformasie (Aitchison, 1982). Die CLR-metode is gekies vir datatransformasie omdat dit skaal-invariant is en voldoende is vir nie-yl datastelle (Gloor et al., 2017). Die CLR-transformasie gebruik die natuurlike logaritme. Die teldata wat deur Bracken gerapporteer is, is genormaliseer met behulp van die relatiewe log-uitdrukking (RLE) (Anders en Huber, 2010). Syfers is gegenereer met behulp van 'n kombinasie van matplotlib v. 3.7.1, seaborn v. 3.7.2 en opeenvolgende logaritmes (Gloor et al., 2017). 0.12.2 en stantanotasies v. 0.5.0 (Hunter, 2007; Waskom, 2021; Charlier et al., 2022). Die Bacillus/Bacteroidetes-verhouding is vir elke monster bereken met behulp van genormaliseerde bakterietellings. Waardes wat in die tabelle gerapporteer word, word afgerond tot 4 desimale plekke. Die Simpson-diversiteitsindeks is bereken met behulp van die alpha_diversity.py-skrip wat in die KrakenTools v. 1.2-pakket verskaf word (Lu et al., 2022). Die Bracken-verslag word in die skrip verskaf en die Simpson-indeks "Si" word vir die -an-parameter verskaf. Beduidende verskille in oorvloed is gedefinieer as gemiddelde CLR-verskille ≥ 1 of ≤ -1. 'n Gemiddelde CLR-verskil van ±1 dui op 'n 2.7-voudige toename in die oorvloed van 'n monstertipe. Die teken (+/-) dui aan of die takson meer volop is in die PPA-monster en die kontrolemonster, onderskeidelik. Betekenis is bepaal met behulp van die Mann-Whitney U-toets (Virtanen et al., 2020). Statsmodels v. 0.14 (Benjamini en Hochberg, 1995; Seabold en Perktold, 2010) is gebruik, en die Benjamini-Hochberg-prosedure is toegepas om vir veelvuldige toetsing te korrigeer. 'n Aangepaste p-waarde ≤ 0.05 is as die drempel gebruik vir die bepaling van statistiese betekenisvolheid.
Geenannotasie en relatiewe oorvloedsberaming is uitgevoer met behulp van 'n gewysigde weergawe van die protokol wat deur Maranga et al. beskryf is (Maranga et al., 2023). Eerstens is contigs korter as 500 bp uit alle samestellings verwyder met behulp van SeqKit v. 2.5.1 (Shen et al., 2016). Die geselekteerde samestellings is toe gekombineer in 'n pan-metagenoom. Oop leesrame (ORF's) is geïdentifiseer met behulp van Prodigal v. 1.0.1 (’n parallelle weergawe van Prodigal v. 2.6.3) met die volgende parameters: -d-f gff-i -O-T 24 -p meta -C 10000 (Hyett et al., 2012; Jaenicke, 2024). Die gevolglike nukleotiedlêers is toe gefiltreer met behulp van Python om alle onvolledige gene te verwyder. CD-HIT v. 4.8.1 is toe gebruik om die gene met die volgende parameters te groepeer: cd-hit-est -i -O-c 0.95 -s 0.85 -aS 0.9 -n 10 -d 256 -M 350000 -T 24 -l 100 -g 1 (Fu et al., 2012). Die gegenereerde nie-oorbodige geenkatalogus is gebruik om geenoorvloed en annotasie te skat. Relatiewe geenoorvloed is geskat met behulp van KMA v. 1.4.9 (Clausen et al., 2018). Skep eers 'n indekslêer met behulp van die KMA-indeks met die volgende parameters: -i -OToe, met behulp van die indeks wat saam met die mikrobiese lesings vir elke monster gegenereer is soos beskryf in die Bioinformatika-pyplyn-afdeling, is KMA met die volgende parameters uitgevoer: -i -O-t_db-bcNano -bc 0.7 -ef -t 24. Daarna is geentellings genormaliseer met behulp van CLR, en die hoofkomponentanalise (PCA) klas van Sci-kit learn is gebruik (Pedregosa et al., 2011). Die voorspelde geenannotasie is uitgevoer op die nie-oorbodige geenkatalogus met behulp van die emapper.py-skrip van eggNOG v. 2.1.12 en die eggNOG-databasis weergawe 5.0.2 met die volgende parameters: –itype CDS –cpu 24 -i– Datakatalogus–go_evidence Nie-elektroniese – uitvoer– Uitvoergids–teiken_ortologe alles –seed_ortolog_evalue 0.001 –seed_ortolog_telling 60 –navraag_omslag 20 –onderwerp_omslag 0 –vertaal –oorskryf –tydelike_gids(Cantalapiedra et al., 2021). Die KMA-resultate is gekeur om gene met voldoende templaatdekking en templaatidentiteit (≥ 90%) en oorvloed (diepte ≥ 3) te selekteer. Die KMA-diepteresultate is getransformeer met behulp van CLR soos hierbo beskryf. Die KMA-resultate is toe vergelyk met die contig-ID's van die funksionele annotasie- en klassifikasieresultate met behulp van die contig-bron vir elke geen. Soos met taksa, is beduidende verskille in geen-oorvloed gedefinieer as gene met 'n gemiddelde CLR-verskil ≥ 1 of ≤ -1, met 'n teken (+/-) wat aandui dat die geen meer volop was in die PPA- of kontrolemonsters, onderskeidelik.
Gene is eers gegroepeer volgens die Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) ortoloog (KO) identifiseerders wat deur eggNOG toegeken is om geenroete-oorvloed te vergelyk. Gene sonder uitklophoue of gene met veelvuldige uitklophoue is voor analise verwyder. Die gemiddelde oorvloed van elke KO per monster is toe bereken en statistiese analise is uitgevoer. PPA-metabolismegene is gedefinieer as enige geen wat 'n ry ko00640 in die KEGG_Pathway-kolom toegeken is, wat 'n rol in propionaatmetabolisme volgens KEGG aandui. Gene wat geïdentifiseer is as geassosieer met PPA-produksie word in Aanvullende Tabel 1 gelys (Reichardt et al., 2014; Yang et al., 2017). Permutasietoetse is uitgevoer om PPA-metabolisme- en produksiegene te identifiseer wat beduidend meer volop in elke monstertipe was. Een duisend permutasies is vir elke geanaliseerde geen uitgevoer. 'n P-waarde van 0.05 is as 'n afsnypunt gebruik om statistiese betekenisvolheid te bepaal. Funksionele annotasies is aan individuele gene binne 'n groep toegeken gebaseer op die annotasies van verteenwoordigende gene binne die groep. Taksa wat met PPA-metabolisme en/of PPA-produksie geassosieer word, kon geïdentifiseer word deur contig-ID's in die Kraken2-uitvoerlêers te pas met dieselfde contig-ID's wat tydens funksionele annotasie met behulp van eggNOG behou is. Betekenistoetsing is uitgevoer met behulp van die Mann-Whitney U-toets wat voorheen beskryf is. Korreksie vir veelvuldige toetse is uitgevoer met behulp van die Benjamini-Hochberg-prosedure. 'n P-waarde van ≤ 0.05 is as 'n afsnypunt gebruik om statistiese betekenisvolheid te bepaal.
Die diversiteit van die dermmikrobioom van muise is met behulp van die Simpson-diversiteitsindeks beoordeel. Geen beduidende verskille is waargeneem tussen die kontrole- en PPA-monsters in terme van genus- en spesiediversiteit nie (p-waarde vir genus: 0.18, p-waarde vir spesie: 0.16) (Figuur 1). Mikrobiese samestelling is toe vergelyk met behulp van hoofkomponentanalise (PCA). Figuur 2 toon die groepering van monsters volgens hul filums, wat aandui dat daar verskille in die spesiesamestelling van die mikrobiome tussen die PPA- en kontrolemonsters was. Hierdie groepering was minder prominent op genusvlak, wat daarop dui dat PPA sekere bakterieë affekteer (Aanvullende Fig. 1).
Figuur 1. Alfa-diversiteit van genera en spesiesamestelling van die muisdermmikrobioom. Boksplotte wat Simpson-diversiteitsindekse van genera (A) en spesies (B) in PPA- en kontrolemonsters toon. Betekenis is bepaal met behulp van die Mann-Whitney U-toets, en veelvuldige korreksie is uitgevoer met behulp van die Benjamini-Hochberg-prosedure. ns, p-waarde was nie beduidend nie (p>0.05).
Figuur 2. Resultate van hoofkomponentanalise van die muisderm-mikrobioomsamestelling op spesievlak. Die hoofkomponentanaliseplot toon die verspreiding van monsters oor hul eerste twee hoofkomponente. Kleure dui monstertipe aan: PPA-blootgestelde muise is pers en kontrolemuse is geel. Hoofkomponente 1 en 2 word onderskeidelik op die x-as en y-as geteken en word uitgedruk as hul verklaarde variansieverhouding.
Deur gebruik te maak van RLE-getransformeerde teldata, is 'n beduidende afname in die mediaan Bacteroidetes/Bacilli-verhouding waargeneem in kontrole- en PPA-muise (kontrole: 9.66, PPA: 3.02; p-waarde = 0.0011). Hierdie verskil was te wyte aan 'n hoër oorvloed van Bacteroidetes in PPA-muise in vergelyking met kontroles, hoewel die verskil nie beduidend was nie (kontrole gemiddelde CLR: 5.51, PPA gemiddelde CLR: 6.62; p-waarde = 0.054), terwyl Bacteroidetes-oorvloed soortgelyk was (kontrole gemiddelde CLR: 7.76, PPA gemiddelde CLR: 7.60; p-waarde = 0.18).
Analise van die oorvloed van taksonomiese lede van die dermmikrobioom het aan die lig gebring dat 1 filum en 77 spesies beduidend verskil het tussen PPA- en kontrolemonsters (Aanvullende Tabel 2). Die oorvloed van 59 spesies in PPA-monsters was beduidend hoër as dié in kontrolemonsters, terwyl die oorvloed van slegs 16 spesies in kontrolemonsters hoër was as dié in PPA-monsters (Figuur 3).
Figuur 3. Differensiële oorvloed van taksa in die dermmikrobioom van PPA- en kontrolemuise. Vulkaangrafieke toon verskille in die oorvloed van genera (A) of spesies (B) tussen PPA- en kontrolemonsters. Grys kolletjies dui geen beduidende verskil in taksa-oorvloed aan nie. Gekleurde kolletjies dui beduidende verskille in oorvloed aan (p-waarde ≤ 0.05). Die top 20 taksa met die grootste verskille in oorvloed tussen monstertipes word onderskeidelik in rooi en ligblou (kontrole- en PPA-monsters) getoon. Geel en pers kolletjies was ten minste 2.7 keer meer volop in kontrole- of PPA-monsters as in kontroles. Swart kolletjies verteenwoordig taksa met beduidend verskillende oorvloed, met gemiddelde CLR-verskille tussen -1 en 1. P-waardes is bereken met behulp van die Mann-Whitney U-toets en gekorrigeer vir veelvuldige toetse met behulp van die Benjamini-Hochberg-prosedure. Vetgedrukte gemiddelde CLR-verskille dui beduidende verskille in oorvloed aan.
Nadat ons die dermmikrobiese samestelling ontleed het, het ons 'n funksionele annotasie van die mikrobioom uitgevoer. Nadat ons lae-gehalte gene uitgefiltreer het, is 'n totaal van 378 355 unieke gene in alle monsters geïdentifiseer. Die getransformeerde oorvloed van hierdie gene is gebruik vir hoofkomponentanalise (PCA), en die resultate het 'n hoë mate van groepering van monstertipes getoon gebaseer op hul funksionele profiele (Figuur 4).
Figuur 4. PCA-resultate met behulp van die funksionele profiel van die muisdermmikrobioom. Die PCA-grafiek toon die verspreiding van monsters oor hul eerste twee hoofkomponente. Kleure dui monstertipe aan: PPA-blootgestelde muise is pers en kontrolemuise is geel. Hoofkomponente 1 en 2 word onderskeidelik op die x-as en y-as geteken en word uitgedruk as hul verklaarde variansieverhouding.
Ons het vervolgens die oorvloed van KEGG-uitklopsels in verskillende monstertipes ondersoek. 'n Totaal van 3648 unieke uitklopsels is geïdentifiseer, waarvan 196 beduidend meer volop in kontrolemonsters en 106 meer volop in PPA-monsters was (Figuur 5). 'n Totaal van 145 gene is in kontrolemonsters en 61 gene in PPA-monsters opgespoor, met beduidend verskillende oorvloed. Weë wat verband hou met lipied- en aminosuikermetabolisme was beduidend meer verryk in PPA-monsters (Aanvullende Tabel 3). Weë wat verband hou met stikstofmetabolisme en swael-herleidingstelsels was beduidend meer verryk in kontrolemonsters (Aanvullende Tabel 3). Die oorvloed van gene wat verband hou met aminosuiker/nukleotiedmetabolisme (ko:K21279) en inositolfosfaatmetabolisme (ko:K07291) was beduidend hoër in PPA-monsters (Figuur 5). Kontrolemonsters het beduidend meer gene gehad wat verband hou met bensoaatmetabolisme (ko:K22270), stikstofmetabolisme (ko:K00368), en glikolise/glukoneogenese (ko:K00131) (Figuur 5).
Fig. 5. Differensiële oorvloed van KO's in die dermmikrobioom van PPA- en kontrolemuise. Die vulkaangrafiek toon die verskille in die oorvloed van funksionele groepe (KO's). Grys kolletjies dui KO's aan waarvan die oorvloed nie beduidend verskil het tussen monstertipes nie (p-waarde > 0.05). Gekleurde kolletjies dui beduidende verskille in oorvloed aan (p-waarde ≤ 0.05). Die 20 KO's met die grootste verskille in oorvloed tussen monstertipes word in rooi en ligblou getoon, wat ooreenstem met onderskeidelik kontrole- en PPA-monsters. Geel en pers kolletjies dui KO's aan wat onderskeidelik ten minste 2.7 keer meer volop was in kontrole- en PPA-monsters. Swart kolletjies dui KO's aan met beduidend verskillende oorvloed, met gemiddelde CLR-verskille tussen -1 en 1. P-waardes is bereken met behulp van die Mann-Whitney U-toets en aangepas vir veelvuldige vergelykings met behulp van die Benjamini-Hochberg-prosedure. NaN dui aan dat die KO nie aan 'n pad in KEGG behoort nie. Vetgedrukte gemiddelde CLR-verskilwaardes dui beduidende verskille in oorvloed aan. Vir meer inligting oor die bane waaraan die gelyste KO's behoort, sien Aanvullende Tabel 3.
Onder die geannoteerde gene het 1601 gene beduidend verskillende oorvloed tussen monstertipes gehad (p ≤ 0.05), met elke geen wat ten minste 2.7 keer meer volop was. Van hierdie gene was 4 gene meer volop in kontrolemonsters en 1597 gene was meer volop in PPA-monsters. Omdat PPA antimikrobiese eienskappe het, het ons die oorvloed van PPA-metabolisme- en produksiegene tussen monstertipes ondersoek. Onder die 1332 PPA-metabolisme-verwante gene was 27 gene beduidend meer volop in kontrolemonsters en 12 gene was meer volop in PPA-monsters. Onder die 223 PPA-produksie-verwante gene was 1 geen beduidend meer volop in PPA-monsters. Figuur 6A demonstreer verder die hoër oorvloed van gene betrokke by PPA-metabolisme, met beduidend hoër oorvloed in kontrolemonsters en groot effekgroottes, terwyl Figuur 6B individuele gene met beduidend hoër oorvloed wat in PPA-monsters waargeneem is, uitlig.
Fig. 6. Differensiële oorvloed van PPA-verwante gene in die muisdermmikrobioom. Vulkaangrafieke toon die verskille in die oorvloed van gene wat verband hou met PPA-metabolisme (A) en PPA-produksie (B) aan. Grys kolletjies dui gene aan waarvan die oorvloed nie beduidend verskil het tussen monstertipes nie (p-waarde > 0.05). Gekleurde kolletjies dui beduidende verskille in oorvloed aan (p-waarde ≤ 0.05). Die 20 gene met die grootste verskille in oorvloed word onderskeidelik in rooi en ligblou (kontrole- en PPA-monsters) getoon. Die oorvloed van geel en pers kolletjies was ten minste 2.7 keer groter in kontrole- en PPA-monsters as in kontrolemonsters. Swart kolletjies verteenwoordig gene met beduidend verskillende oorvloed, met gemiddelde CLR-verskille tussen -1 en 1. P-waardes is bereken met behulp van die Mann-Whitney U-toets en gekorrigeer vir veelvuldige vergelykings met behulp van die Benjamini-Hochberg-prosedure. Gene stem ooreen met verteenwoordigende gene in die nie-oorbodige geenkatalogus. Geenname bestaan ​​uit die KEGG-simbool wat 'n KO-geen aandui. Vetgedrukte gemiddelde CLR-verskille dui beduidend verskillende oorvloed aan. 'n Streep (-) dui aan dat daar geen simbool vir die geen in die KEGG-databasis is nie.
Taksa met gene wat verband hou met PPA-metabolisme en/of -produksie is geïdentifiseer deur die taksonomiese identiteit van die contigs met die contig-ID van die geen te pas. Op genusvlak is gevind dat 130 genera gene het wat verband hou met PPA-metabolisme en 61 genera gene het wat verband hou met PPA-produksie (Aanvullende Tabel 4). Geen genera het egter beduidende verskille in oorvloed getoon nie (p > 0.05).
Op spesievlak is gevind dat 144 bakteriese spesies gene het wat geassosieer word met PPA-metabolisme en 68 bakteriese spesies gene het wat geassosieer word met PPA-produksie (Aanvullende Tabel 5). Onder die PPA-metaboliseerders het agt bakterieë beduidende toenames in oorvloed tussen monstertipes getoon, en almal het beduidende veranderinge in effek getoon (Aanvullende Tabel 6). Alle geïdentifiseerde PPA-metaboliseerders met beduidende verskille in oorvloed was meer volop in PPA-monsters. Spesievlak-klassifikasie het verteenwoordigers van genera aan die lig gebring wat nie beduidend tussen monstertipes verskil het nie, insluitend verskeie Bacteroides- en Ruminococcus-spesies, sowel as Duncania dubois, Myxobacterium enterica, Monococcus pectinolyticus en Alcaligenes polymorpha. Onder die PPA-produserende bakterieë het vier bakterieë beduidende verskille in oorvloed tussen monstertipes getoon. Spesies met beduidende verskille in oorvloed het Bacteroides novorossi, Duncania dubois, Myxobacterium enteritidis en Ruminococcus bovis ingesluit.
In hierdie studie het ons die effekte van PPA-blootstelling op die dermmikrobiota van muise ondersoek. PPA kan verskillende reaksies in bakterieë ontlok omdat dit deur sekere spesies geproduseer word, deur ander spesies as voedselbron gebruik word, of antimikrobiese effekte het. Daarom kan die byvoeging daarvan tot die dermomgewing via dieetaanvulling verskillende effekte hê, afhangende van toleransie, vatbaarheid en die vermoë om dit as 'n voedingsbron te gebruik. Sensitiewe bakteriese spesies kan uitgeskakel en vervang word deur dié wat meer bestand is teen PPA of dit as 'n voedselbron kan gebruik, wat lei tot veranderinge in die samestelling van die dermmikrobiota. Ons resultate het beduidende verskille in mikrobiese samestelling getoon, maar geen effek op die algehele mikrobiese diversiteit nie. Die grootste effekte is op spesievlak waargeneem, met meer as 70 taksa wat beduidend in oorvloed verskil tussen PPA- en kontrolemonsters (Aanvullende Tabel 2). Verdere evaluering van die samestelling van PPA-blootgestelde monsters het groter heterogeniteit van mikrobiese spesies getoon in vergelyking met onblootgestelde monsters, wat daarop dui dat PPA bakteriële groei-eienskappe kan verbeter en bakteriese populasies wat in PPA-ryke omgewings kan oorleef, kan beperk. Dus kan PPA selektief veranderinge veroorsaak eerder as om wydverspreide ontwrigting van dermmikrobiota-diversiteit te veroorsaak.
Voedselpreserveermiddels soos PPA is voorheen getoon om die oorvloed van dermmikrobioomkomponente te verander sonder om die algehele diversiteit te beïnvloed (Nagpal et al., 2021). Hier het ons die mees opvallende verskille tussen Bacteroidetes-spesies binne die filum Bacteroidetes (voorheen bekend as Bacteroidetes) waargeneem, wat aansienlik verryk was in PPA-blootgestelde muise. Verhoogde oorvloed van Bacteroides-spesies word geassosieer met verhoogde slymafbraak, wat die risiko van infeksie kan verhoog en inflammasie kan bevorder (Cornick et al., 2015; Desai et al., 2016; Penzol et al., 2019). Een studie het bevind dat neonatale manlike muise wat met Bacteroides fragilis behandel is, sosiale gedrag vertoon het wat herinner aan outismespektrumversteuring (OSV) (Carmel et al., 2023), en ander studies het getoon dat Bacteroides-spesies immuunaktiwiteit kan verander en kan lei tot outo-immuun inflammatoriese kardiomiopatie (Gil-Cruz et al., 2019). Spesies wat tot die genera Ruminococcus, Prevotella en Parabacteroides behoort, was ook beduidend verhoog in muise wat aan PPA blootgestel is (Coretti et al., 2018). Sekere Ruminococcus-spesies word geassosieer met siektes soos Crohn se siekte deur die produksie van pro-inflammatoriese sitokiene (Henke et al., 2019), terwyl Prevotella-spesies soos Prevotella humani geassosieer word met metaboliese siektes soos hipertensie en insuliengevoeligheid (Pedersen et al., 2016; Li et al., 2017). Laastens het ons gevind dat die verhouding van Bacteroidetes (voorheen bekend as Firmicutes) tot Bacteroidetes beduidend laer was in PPA-blootgestelde muise as in kontrolemuise as gevolg van 'n hoër totale oorvloed van Bacteroidetes-spesies. Hierdie verhouding is voorheen getoon as 'n belangrike aanduiding van dermhomeostase, en steurnisse in hierdie verhouding is geassosieer met verskeie siektetoestande (Turpin et al., 2016; Takezawa et al., 2021; An et al., 2023), insluitend inflammatoriese dermsiektes (Stojanov et al., 2020). Gesamentlik blyk spesies van die filum Bacteroidetes die sterkste beïnvloed te word deur verhoogde dieet-PPA. Dit kan wees as gevolg van 'n hoër toleransie vir PPA of die vermoë om PPA as 'n energiebron te gebruik, wat waar is vir ten minste een spesie, Hoylesella enocea (Hitch et al., 2022). Alternatiewelik kan blootstelling aan moederlike PPA fetale ontwikkeling verbeter deur die derm van muisnageslag meer vatbaar te maak vir Bacteroidetes-kolonisering; ons studie-ontwerp het egter nie so 'n assessering toegelaat nie.
Metagenomiese inhoudsassessering het beduidende verskille in die oorvloed van gene wat met PPA-metabolisme en -produksie geassosieer word, aan die lig gebring, met PPA-blootgestelde muise wat 'n hoër oorvloed van gene wat verantwoordelik is vir PPA-produksie toon, terwyl nie-PPA-blootgestelde muise 'n hoër oorvloed van gene wat verantwoordelik is vir PAA-metabolisme vertoon het (Figuur 6). Hierdie resultate dui daarop dat die effek van PPA op mikrobiese samestelling dalk nie uitsluitlik te wyte is aan die gebruik daarvan nie, andersins sou die oorvloed van gene wat met PPA-metabolisme geassosieer word, 'n hoër oorvloed in die dermmikrobioom van PPA-blootgestelde muise moes getoon het. Een verduideliking is dat PPA bakteriese oorvloed hoofsaaklik deur sy antimikrobiese effekte bemiddel eerder as deur die gebruik daarvan deur bakterieë as 'n voedingstof. Vorige studies het getoon dat PPA die groei van Salmonella Typhimurium op 'n dosisafhanklike wyse inhibeer (Jacobson et al., 2018). Blootstelling aan hoër konsentrasies PPA kan selekteer vir bakterieë wat weerstandbiedend is teen sy antimikrobiese eienskappe en dit nie noodwendig kan metaboliseer of produseer nie. Byvoorbeeld, verskeie Parabacteroides-spesies het beduidend hoër oorvloed in PPA-monsters getoon, maar geen gene wat verband hou met PPA-metabolisme of -produksie is opgespoor nie (Aanvullende Tabelle 2, 4 en 5). Verder is PPA-produksie as 'n fermentasiebyproduk wyd versprei onder verskeie bakterieë (Gonzalez-Garcia et al., 2017). Hoër bakteriële diversiteit kan die rede wees vir die hoër oorvloed van gene wat verband hou met PPA-metabolisme in kontrolemonsters (Averina et al., 2020). Verder is voorspel dat slegs 27 (2.14%) van 1332 gene gene is wat uitsluitlik met PPA-metabolisme geassosieer word. Baie gene wat met PPA-metabolisme geassosieer word, is ook betrokke by ander metaboliese weë. Dit toon verder dat die oorvloed van gene wat betrokke is by PPA-metabolisme hoër was in die kontrolemonsters; hierdie gene kan funksioneer in weë wat nie lei tot PPA-benutting of -vorming as 'n neweproduk nie. In hierdie geval het slegs een geen wat met PPA-generering geassosieer word, beduidende verskille in oorvloed tussen monstertipes getoon. In teenstelling met gene wat met PPA-metabolisme geassosieer word, is merkergene vir PPA-produksie gekies omdat hulle direk betrokke is by die bakteriële pad vir PPA-produksie. In PPA-blootgestelde muise is gevind dat alle spesies 'n beduidend verhoogde oorvloed en kapasiteit het om PPA te produseer. Dit ondersteun die voorspelling dat PPA's PPA-produsente sou selekteer en dus voorspel dat PPA-produksiekapasiteit sou toeneem. Geen-oorvloed korreleer egter nie noodwendig met geen-ekspressie nie; dus, alhoewel die oorvloed van gene wat met PPA-metabolisme geassosieer word hoër is in kontrolemonsters, kan die ekspressietempo anders wees (Shi et al., 2014). Om die verband tussen die voorkoms van PPA-produserende gene en PPA-produksie te bevestig, is studies van die uitdrukking van gene wat betrokke is by PPA-produksie nodig.
Funksionele annotasie van die PPA- en kontrole-metagenome het 'n paar verskille aan die lig gebring. PCA-analise van geeninhoud het diskrete groeperings tussen PPA- en kontrolemonsters aan die lig gebring (Figuur 5). Binne-monster-groepering het aan die lig gebring dat die kontrole-geeninhoud meer divers was, terwyl PPA-monsters saamgegroepeer het. Groepering volgens geeninhoud was vergelykbaar met groepering volgens spesiesamestelling. Dus is verskille in roete-oorvloed konsekwent met veranderinge in die oorvloed van spesifieke spesies en stamme binne hulle. In PPA-monsters was twee roetes met beduidend hoër oorvloed verwant aan aminosuiker/nukleotiedsuikermetabolisme (ko:K21279) en veelvuldige lipiedmetabolismeroetes (ko:K00647, ko:K03801; Aanvullende Tabel 3). Gene wat met ko:K21279 geassosieer word, is bekend daarvoor dat hulle geassosieer word met die genus Bacteroides, een van die genera met 'n beduidend hoër aantal spesies in die PPA-monsters. Hierdie ensiem kan die immuunrespons ontduik deur kapsulêre polisakkariede uit te druk (Wang et al., 2008). Dit kan die toename in Bacteroidetes wat in PPA-blootgestelde muise waargeneem is, verklaar. Dit komplementeer die verhoogde vetsuursintese wat in die PPA-mikrobioom waargeneem word. Bakterieë gebruik die FASIIko:K00647 (fabB)-roete om vetsure te produseer, wat die metaboliese weë van die gasheer kan beïnvloed (Yao en Rock, 2015; Johnson et al., 2020), en veranderinge in lipiedmetabolisme kan 'n rol speel in neuro-ontwikkeling (Yu et al., 2020). Nog 'n roete wat verhoogde oorvloed in PPA-monsters toon, was steroïedhormoonbiosintese (ko:K12343). Daar is toenemende bewyse dat daar 'n omgekeerde verband is tussen die vermoë van dermmikrobiota om hormoonvlakke te beïnvloed en om deur hormone beïnvloed te word, sodat verhoogde steroïedvlakke gevolge vir die gesondheid kan hê (Tetel et al., 2018).
Hierdie studie is nie sonder beperkings en oorwegings nie. 'n Belangrike onderskeid is dat ons nie fisiologiese assesserings van die diere uitgevoer het nie. Daarom is dit nie moontlik om direk tot die gevolgtrekking te kom of veranderinge in die mikrobioom met enige siekte geassosieer word nie. Nog 'n oorweging is dat die muise in hierdie studie dieselfde dieet as hul moeders gevoer is. Toekomstige studies kan bepaal of die oorskakeling van 'n PPA-ryke dieet na 'n PPA-vrye dieet die effekte daarvan op die mikrobioom verbeter. Een beperking van ons studie, soos baie ander, is die beperkte steekproefgrootte. Alhoewel geldige gevolgtrekkings gemaak kan word, sal 'n groter steekproefgrootte groter statistiese krag bied wanneer die resultate ontleed word. Ons is ook versigtig om gevolgtrekkings te maak oor 'n verband tussen veranderinge in die dermmikrobioom en enige siekte (Yap et al., 2021). Verwarrende faktore, insluitend ouderdom, geslag en dieet, kan die samestelling van mikroörganismes aansienlik beïnvloed. Hierdie faktore kan die teenstrydighede wat in die literatuur waargeneem word rakende die verband van die dermmikrobioom met komplekse siektes verklaar (Johnson et al., 2019; Lagod en Naser, 2023). Byvoorbeeld, lede van die genus Bacteroidetes is getoon om óf verhoog óf verlaag te wees in diere en mense met ASD (Angelis et al., 2013; Kushak et al., 2017). Net so het studies van dermsamestelling in pasiënte met inflammatoriese dermsiektes beide toenames en afnames in dieselfde taksa gevind (Walters et al., 2014; Forbes et al., 2018; Upadhyay et al., 2023). Om die impak van geslagsvooroordeel te beperk, het ons probeer om gelyke verteenwoordiging van die geslagte te verseker sodat verskille heel waarskynlik deur dieet gedryf is. Een uitdaging van funksionele annotasie is die verwydering van oorbodige geenreekse. Ons geengroeperingsmetode vereis 95% volgorde-identiteit en 85% lengte-ooreenkoms, sowel as 90% belyningsdekking om vals groepering uit te skakel. In sommige gevalle het ons egter COG's met dieselfde annotasies waargeneem (bv. MUT) (Fig. 6). Verdere studies is nodig om te bepaal of hierdie ortoloë onderskeibaar is, met spesifieke genera geassosieer word, of of dit 'n beperking van die geengroeperingsbenadering is. Nog 'n beperking van funksionele annotasie is potensiële wanklassifikasie; die bakteriese geen mmdA is 'n bekende ensiem betrokke by propionaatsintese, maar KEGG assosieer dit nie met die propionaatmetabolismepad nie. In teenstelling hiermee is die scpB- en mmcD-ortoloë verwant. Die groot aantal gene sonder aangewese uitklophoue kan lei tot 'n onvermoë om PPA-verwante gene te identifiseer wanneer geenoorvloed beoordeel word. Toekomstige studies sal baat vind by metatranskriptoom-analise, wat 'n dieper begrip van die funksionele eienskappe van die dermmikrobiota kan bied en geenekspressie kan koppel aan potensiële stroomaf-effekte. Vir studies wat spesifieke neuro-ontwikkelingsversteurings of inflammatoriese dermsiektes behels, is fisiologiese en gedragsassesserings van diere nodig om veranderinge in mikrobioomsamestelling aan hierdie versteurings te koppel. Bykomende studies wat die dermmikrobioom in kiemvrye muise oorplant, sal ook nuttig wees om te bepaal of die mikrobioom 'n drywer of kenmerk van siekte is.
Opsommend het ons gedemonstreer dat dieet-PPA 'n faktor is in die verandering van die samestelling van die dermmikrobiota. PPA is 'n FDA-goedgekeurde preserveermiddel wat wyd in verskeie voedselsoorte voorkom en wat, na langtermynblootstelling, kan lei tot ontwrigting van die normale dermflora. Ons het veranderinge in die oorvloed van verskeie bakterieë gevind, wat daarop dui dat PPA die samestelling van die dermmikrobiota kan beïnvloed. Veranderinge in die mikrobiota kan lei tot veranderinge in die vlakke van sekere metaboliese weë, wat kan lei tot fisiologiese veranderinge wat relevant is vir die gesondheid van die gasheer. Verdere studies is nodig om te bepaal of die effekte van dieet-PPA op mikrobiese samestelling tot disbiose of ander siektes kan lei. Hierdie studie lê die grondslag vir toekomstige studies oor hoe PPA-effekte op dermsamestelling menslike gesondheid kan beïnvloed.
Die datastelle wat in hierdie studie aangebied word, is beskikbaar in aanlyn bewaarplekke. Die naam van die bewaarplek en toegangsnommer is: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/, PRJNA1092431.
Hierdie dierestudie is goedgekeur deur die Universiteit van Sentraal-Florida se Institusionele Diereversorgings- en Gebruikskomitee (UCF-IACUC) (Dieregebruikpermitnommer: PROTO202000002). Hierdie studie voldoen aan plaaslike wette, regulasies en institusionele vereistes.
NG: Konseptualisering, Datakurasie, Formele analise, Ondersoek, Metodologie, Sagteware, Visualisering, Skryfwerk (oorspronklike konsep), Skryfwerk (hersiening en redigering). LA: Konseptualisering, Datakurasie, Metodologie, Hulpbronne, Skryfwerk (hersiening en redigering). SH: Formele analise, Sagteware, Skryfwerk (hersiening en redigering). SA: Ondersoek, Skryfwerk (hersiening en redigering). Hoofregter: Ondersoek, Skryfwerk (hersiening en redigering). SN: Konseptualisering, Projekadministrasie, Hulpbronne, Toesig, Skryfwerk (hersiening en redigering). TA: Konseptualisering, Projekadministrasie, Toesig, Skryfwerk (hersiening en redigering).
Die outeurs het verklaar dat hulle geen finansiële steun ontvang het vir die navorsing, outeurskap en/of publikasie van hierdie artikel nie.
Die outeurs verklaar dat die navorsing uitgevoer is in die afwesigheid van enige kommersiële of finansiële verhoudings wat as 'n potensiële belangebotsing beskou kan word. Nie van toepassing nie.
Alle menings wat in hierdie artikel uitgespreek word, is uitsluitlik dié van die outeurs en weerspieël nie noodwendig die sienings van hul instellings, uitgewers, redakteurs of resensente nie. Enige produkte wat in hierdie artikel geëvalueer word, of enige bewerings wat deur hul vervaardigers gemaak word, word nie deur die uitgewer gewaarborg of onderskryf nie.
Aanvullende materiaal vir hierdie artikel kan aanlyn gevind word: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frmbi.2024.1451735/full#supplementary-material
Abdelli LS, Samsam A, Nasser SA (2019). Propioonsuur veroorsaak gliose en neuro-inflammasie deur die PTEN/AKT-roete in outismespektrumversteurings te reguleer. Wetenskaplike verslae 9, 8824–8824. doi: 10.1038/s41598-019-45348-z
Aitchison, J. (1982). Statistiese analise van samestellingsdata. JR Stat Soc Ser B Methodol. 44, 139–160. doi: 10.1111/j.2517-6161.1982.tb01195.x
Ahn J, Kwon H, Kim YJ (2023). Firmicutes/Bacteroidetes-verhouding as 'n risikofaktor vir borskanker. Tydskrif vir Kliniese Geneeskunde, 12, 2216. doi: 10.3390/jcm12062216
Anders S., Huber W. (2010). Differensiële uitdrukkingsanalise van volgordetellingdata. Nat Prev. 1–1, 1–10. doi: 10.1038/npre.2010.4282.1
Angelis, MD, Piccolo, M., Vannini, L., Siragusa, S., Giacomo, AD, Serrazanetti, DI, et al. (2013). Fekale mikrobiota en die metaboloom in kinders met outisme en deurdringende ontwikkelingsversteuring nie andersins gespesifiseer nie. PloS One 8, e76993. doi: 10.1371/journal.pone.0076993
Averina OV, Kovtun AS, Polyakova SI, Savilova AM, Rebrikov DV, Danilenko VN (2020). Bakteriële neurometaboliese eienskappe van die dermmikrobiota in jong kinders met outismespektrumversteurings. Journal of Medical Microbiology 69, 558–571. doi: 10.1099/jmm.0.001178
Baquero F., Nombela K. (2012). Die mikrobioom as 'n menslike orgaan. Kliniese Mikrobiologie en Infeksie 18, 2–4. doi: 10.1111/j.1469-0691.2012.03916.x
Baur T., Dürre P. (2023). Nuwe insigte in die fisiologie van propionsuurproduserende bakterieë: Anaerotignum propionicum en Anaerotignum neopropionicum (voorheen Clostridium propionicum en Clostridium neopropionicum). Mikroörganismes 11, 685. doi: 10.3390/microorganisms11030685
Bazer FW, Spencer TE, Wu G, Cudd TA, Meininger SJ (2004). Moedervoeding en fetale ontwikkeling. J Nutr. 134, 2169–2172. doi: 10.1093/jn/134.9.2169
Benjamini, Y., en Hochberg, J. (1995). Beheer van die vals-positiewe koers: 'n Praktiese en doeltreffende benadering tot veelvuldige toetsing. JR Stat Soc Ser B Methodol. 57, 289–300. doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x