Вплив високого споживання солі на природну кишкову екосистему диких мишей
Oct 30, 2023
Анотація: Голобіонт ссавців містить складну та взаємозалежну мутуалістичну кишкову бактеріальну спільноту. Зрушення у складі цього бактеріального консорціуму, як відомо, є ключовим елементом здоров’я, імунітету та хвороб господаря. Серед багатьох інших, харчові звички є впливовими рушійними силами потенційного порушення мутуалістичної взаємодії бактерії та господаря. У цьому контексті ми раніше продемонстрували, що дієта з високим вмістом солі (HSD) призводить до дисбіотичного стану кишкової мікробіоти мишей, що характеризується зменшенням або виснаженням добре відомих корисних для здоров’я кишкових бактерій. Однак завдяки контрольованому та дезінфікованому середовищу звичайні лабораторні миші (CLM) мають менш різноманітну кишкову мікробіоту порівняно з дикими мишами, що призводить до поганих трансляційних результатів для досліджень кишкової мікробіоми, оскільки зменшена різноманітність кишкової мікробіоти може не відобразити складну взаємозалежну мережі мікробіому. Тут ми оцінили вплив HSD на кишкову мікробіоту в CLM порівняно з дикими мишами, які містять природну кишкову екосистему, що більше імітує ситуацію в людей. Мишей лікували або контрольною їжею, або HSD, і мікробіоту кишечника профілювали за допомогою методів на основі ампліконів, націлених на рибосомальний ген 16S. Згідно з попередніми висновками, наші результати показали, що HSD спричинив значну втрату альфа-різноманіття та значну модуляцію складу кишкової мікробіоти в CLM, що характеризується зменшенням потенційно корисних бактерій із типу Firmicutes, таких як роди Lactobacillus, Roseburia, Tuzzerella, Anaervorax та збільшення Akkermansia і Parasutterella. Однак дикі миші, які отримували лікування HSD, не показали таких самих змін щодо альфа-різноманіття та втрати бактерій Firmicutes, як CLM, і, загалом, дикі тварини продемонстрували лише незначні зміни у складі кишкової мікробіоти після HSD. Відповідно до цього, функціональний аналіз на основі 16S запропонував лише значні зміни екологічних функцій кишкової мікробіоти в CLM порівняно з дикими мишами після HSD. Наші висновки вказують на те, що багатша мікробіота кишечника, отримана з дикого походження, більш стійка до дієтичних втручань, таких як HSD, порівняно з мікробіотою кишечника CLM, що може мати важливі наслідки для майбутніх досліджень трансляційного мікробіому.
cistanche tubulosa - покращує імунну систему
Ключові слова: мікробіом; дієта з високим вмістом солі; імунітет; дикий
1. Введення
Кишечник ссавців колонізований складною та різноманітною бактеріальною спільнотою, яка разом із хазяїном створює делікатний симбіотичний зв’язок [1,2]. Ця бактеріальна спільнота виконує багато функцій, корисних для хазяїна, включаючи метаболічні, імуномодулюючі та трофічні функції [3–7], а склад кишкової мікробіоти може змінюватися протягом життя відповідно до конкретних потреб і фізіології хазяїна [1,8, 9]. Багато корисних функцій бактерій, що зміцнюють здоров’я кишечника, опосередковуються метаболітами, отриманими в результаті анаеробного бродіння [10–13], і дисбіотичні стани можуть суттєво вплинути на здоров’я організму [2,11,14,15]. Зростаюче занепокоєння щодо впливу способу життя на здоров’я призвело до підвищеного наукового інтересу до залучення кишкової мікробіоти та її трансляційних наслідків [16,17]. Дійсно, мікробіота кишечника формується як зовнішніми (наприклад, спосіб життя, дієта та лікування), так і внутрішніми (наприклад, генетика хазяїна, імунна та метаболічна регуляція) факторами [8,18–20]. Загальновизнано, що зовнішні елементи можуть викликати вражаючі ефекти, причому дієта є одним із основних факторів, що впливають на склад і функцію мікробіоти кишечника [1,2,21]. Відомо, що західні харчові компоненти, такі як високе споживання солі, шкодять гомеостазу господаря, впливаючи на імунну систему та змінюючи кишкову мікробіоту та захворювання [18,22–37]. У кишковій мікробіоті мишей дієта з високим вмістом солі (HSD) пов’язана зі зменшенням корисних для здоров’я бактерій, сумно відомих як виробники коротколанцюгових жирних кислот (SCFA), таких як Lactobacillus spp., Bifidobacterium, Blautia та Faecalibaculum [28, 29,38–41], поряд зі збільшенням чисельності Akkermansia, ще одного умовно-патогенного виробника SCFA, який, як було показано, впливає на імунітет господаря та захворювання в різних модельних системах [42,43]. Мишачі тваринні моделі часто використовуються для вивчення того, як харчові фактори можуть впливати на мікробіоту кишечника, імунну систему та захворювання [29,44–46]. Незважаючи на те, що використання звичайних лабораторних мишей (CLM) все ще є дійсним варіантом для багатьох досліджень, іноді це не вдається належним чином перевести програми, орієнтовані на кишкову мікробіоту [47–49]. Наприклад, було показано, що імунологічні та метаболомічні дослідження на мишачих моделях запального захворювання кишечника (IBD) та ожиріння погано передбачають трансляційні результати досліджень кишкової мікробіоти [50]. Це може бути пов’язано з багатьма властивими відмінностями в цих модельних системах, наприклад, різною анатомією кишечника, генетикою та фізіологією [16,50]. Однак іншою проблемою використання CLM для вивчення взаємодій між мікробіотою та імунною системою є приручення складу кишкових бактерій у CLM, що відображається у зниженні складності та стійкості кишкової мікробіоти CLM порівняно з дикими мишами [51]. Потреба в санітарних і контрольованих середовищах стикається зі зниженою присутністю потенційних патогенів і паразитів, що, як вважають, призводить до менш «освіченої» імунної системи в CLM порівняно з дикими мишами [51–53]. Для вирішення цієї проблеми була розроблена модель диких мишей шляхом перенесення ембріонів, отриманих від мишей C57BL/6, у диких мишей для отримання мікробіоти кишечника дикого походження, щоб подолати проблему трансляції імунологічних досліджень кишкової мікробіоти [54]. Недавні дослідження із залученням цієї мишачої моделі показали кращі результати у прогнозуванні трансляційної цінності експериментальної імунотерапії порівняно з CLM [54,55]. Крім того, мікробіота дикого кишечника була більш стійкою та стійкою до лікування антибіотиками та дієти з високим вмістом жиру порівняно з CLM, порівнянно з більш складною ситуацією у людей [54,55]. Однак, незважаючи на встановлений вплив HSD на мікробіоту кишечника, імунну систему та різні моделі захворювань при CLM, вплив високого споживання солі на природну мікробіоту кишечника дикого походження невідомий. У цьому дослідженні ми оцінили вплив HSD на різні композиції кишкової бактеріальної екосистеми та прогностичні функції CLM у порівнянні з дикими мишами.
2. Матеріали та методи
2.1. Тварини та дієта
Мишей C57BL/6 дикого типу (7–8-тижневих самок, n=20) придбали у Charles River і помістили в тваринницький центр Університету Хасселта в стандартизованих умовах. Дикі миші (генетичне походження C57BL/6, самці n=12 і самки n=11) [54] містилися в тваринницькому комплексі UHasselt у стандартизованих умовах. Дослідження на тваринах схвалено Етичним комітетом з експериментів на тваринах (ECAE) при Хассельтському університеті (ID201618A4V1, ID202235). Мишей містили (4 миші на клітку) у кімнаті з контрольованою температурою (21–23 ◦C) із циклом світла/темряви та світла 12:12 годин. Наступні очищені дієти були придбані у Ssniff (Зост, Німеччина): 0,5% NaCl/контрольна дієта (E15430-04) і 4% NaCl/HSD (E15431-34). Для HSD тварин годували 1% NaCl у питній воді на додаток до E15431-34, як описано в [28]. Миші CLM були однаково розподілені між контрольною групою (n=10) і HSD (n=10). Для диких мишей самці та самки також були рівномірно розподілені в контрольній та харчовій групах HSD (6 самців для контролю, 6 самців для HSD, 5 самок для контролю та 6 самок для HSD).
цистанхе рослина, що підвищує імунну систему
2.2. Екстракція ДНК
Екстракцію мікробної ДНК проводили, як описано в [28], використовуючи модифікований протокол QIAmp Fast DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Німеччина). Коротше кажучи, фекальні гранули додавали до 2- мл Eppendorf, що містить 0.5 мм скляні кульки та 1,5 мл буфера для лізису (ASL) (Qiagen, Hilden, Німеччина). Для механічної гомогенізації гранул використовували збивання кульок. Повну екстракцію проводили згідно з протоколом виробника з незначними модифікаціями (подовження часу інкубації протеїнази К до 2 год при 70 ◦C). Концентрації ДНК оцінювали за допомогою спектрофотометра NanoDrop ND-1000 (NanoDrop Technologies, Wilmington, DE, USA) і зберігали при -20 ◦C до ампліфікації гена 16S рРНК.
2.3. Ампліфікація та секвенування гена 16S рРНК
Послідовність гена 16S рРНК ампліфікували за допомогою праймера, специфічного для області V4 (F515/R806), як описано раніше [56]. Коротко, 25 нг ДНК використовували для реакції ПЛР (30 мкл) (KAPA HiFi HotStart ReadyMix, Roche, Basel, CH, USA) початкової денатурації протягом 30 с при 98 ◦C, після чого 25 циклів (10 с при 98 ◦ C, 20 с при 55 ◦C і 20 с при 72 ◦C). Реакції проводили в трьох повторах, об’єднували для кожного зразка та очищали за допомогою системи очищення на основі магнітних кульок (Agencourt AMPure XP, Beckman Coulter, Бреа, Каліфорнія, США). Підготовку бібліотеки проводили за допомогою ПЛР з обмеженим циклом для отримання індексованої бібліотеки з використанням технології Nextera (Nextera XT Index Kit, Illumina, Сан-Дієго, Каліфорнія, США), після чого слідував другий етап очищення магнітними кульками AMPure XP. Потім проіндексовані зразки нормалізували до тієї самої концентрації 4 нМ, об’єднували та секвенували на платформі Illumina MiSeq PE300 з протоколом парних кінців 2 × 300 bp відповідно до протоколу компанії (Illumina, Inc., Сан-Дієго, Каліфорнія, США).
cistanche tubulosa - покращує імунну систему
Натисніть тут, щоб переглянути продукти Cistanche Enhance Imunity
【Запитуйте більше】 Електронна пошта:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692
2.4. Обробка та статистичний аналіз даних секвенування генів 16S рРНК
Необроблені послідовності обробляли за допомогою конвеєра QIIME 2 [57]. Після фільтрації довжини та якості (параметри за замовчуванням) зчитування було відфільтровано та призначено оперативним таксономічним одиницям (OTU) за допомогою DADA2 [58]. Таксономічне призначення було виконано за допомогою алгоритму VSEARCH (https://github.com/torognes/vsearch; доступ 9 листопада 2022) і бази даних Silva v128 (https://www.arb-silva.de /; доступ 9 листопада 2{{40}}22). Потім таблицю ASV нормалізували шляхом розрідження на глибині 6,147 так, щоб кожен зразок досяг плато в кінці кривої розрідження. Альфа-різноманіття оцінювалося за допомогою двох різних показників: багатство OTU (спостереження), екологічні індекси Chao1, Шеннона, Сімпсона, зворотного Сімпсона (InvSimpson). Для бета-різноманітності, відмінності Брей-Кертіса, подібності Жаккара та зваженої та незваженої метрики UniFrac [59] були розраховані та нанесені на графік за допомогою аналізу основних координат (PCoA) для візуалізації реальної відстані між зразками. Щоб нормалізувати таблицю підрахунку OTU, було виконано розрідження на глибині 6305 послідовностей на зразок 100 разів. Вихідні дані, отримані в результаті призначення таксономії OTU, як таксономічна таблиця, використовувалися для згортання нормалізованої таблиці OTU у таблиці для рівнів таксономії L2 (Тип), L5 (Родина) і L6 (Рід). Статистичний аналіз проводили за допомогою R (https://www.R-project.org/; доступ 25 листопада 2022; версія 4.2.0). Пакет R «vegan» (Версія 2.6-4) [60] використовувався для генерації показників бета-розмаїття для порівняння складових відмінностей груп за PCoA або за допомогою аналізу головних компонентів (PCA). Пакети та розділення даних перевіряли за допомогою тесту на перестановку з коефіцієнтами псевдо-F (функція «Адоніс» у «vegan»). Розділення за бета-різноманітністю між групами перевіряли за допомогою багатовимірного багатофакторного дисперсійного аналізу з використанням матриць відстаней (PERMANOVA, функція «Адоніс» у «vegan»), тоді як відмінності для внутрішньогрупової дисперсії перевіряли за допомогою тесту багатовимірної гомогенності дисперсії груп (PERMDISP , функція "betadisper" у "vegan"). Таксони, яких не було принаймні в 4 зразках, були виключені з аналізу. Відмінності щодо відносної чисельності таксонів спочатку оцінювали за допомогою попереднього тесту Краскела-Уолліса між 4 групами, а потім додатково оцінювали за допомогою тесту Вілкоксона між наступними парами порівняння: CLM Control проти CLM HSD, дикий контроль проти дикого HSD, CLM Control порівняно з диким контролем, CLM HSD проти диким HSD. Для оцінки таксономічних відмінностей між дикими тваринами та CLM було використано лінійний дискримінантний аналіз ефекту розміру (LEfSe: https://huttenhower.sph.harvard.edu/galaxy/; доступ 25 листопада 2022 р.) для розрізнення основних ознак на рівні роду [ 61]. Потім результати LEfSe відображалися у вигляді гістограми з пороговим значенням Лінійного дискримінантного аналізу (LDA), вищим за 1,0. За необхідності р-значення множинних порівнянь коригували методом Бенджаміні–Хохберга. Частота помилкових відкриттів (FDR) Менше або дорівнює 0,05 вважалося статистично значущим: * p Менше або дорівнює 0,05; ** p Менше або дорівнює 0,01; *** p Менше або дорівнює 0,001. Функціональні відмінності між мікробіомами з різним вмістом NaCl у їжі (0,5% і 4% вміст NaCl в їжі) були проаналізовані за допомогою PICRUst2, біоінформаційного програмного пакету для прогнозування функціонального вмісту метагенома на основі даних секвенування гена 16s рДНК (https://huttenhower.sph. harvard.edu/picrust/; доступ 29 листопада 2022 р.; PICRUSt2 2.4.1) [62]. Конвеєр PICRUSt2 було застосовано до репрезентативних послідовностей і таблиці їх кількості з DADA2 за допомогою стандартних параметрів (https://github.com/picrust/picrust2/wiki/Full-pipeline-script; доступ 29 листопада 2022 р.). На основі результатів повного конвеєра метагеномні прогнози для KEGG Orthology та MetaCyc шляхів були побудовані у вигляді таблиць, з функціями прогнозування у вигляді рядків, а зразки у вигляді стовпців, і використовувалися для порівняння функцій кишкової мікробіоти у диких тварин та CLM у режимі HSD. Прогностичні функції мікробного співтовариства, які найбільше сприяли варіації між дикими тваринами та CLM за першим (PC1), другим (PC2) і третім основним компонентом (PC3), були обрані для подальшого аналізу споживання HSD у двох моделях. Матриця з прогностичною функцією чисельності була потім нормалізована, перетворена в значення Centered Log Ratio (CLR) і розраховане співвідношення log2mean (HSD/Control) як для диких тварин, так і для CLM. Нарешті, співвідношення log2mean порівнювали між групами за допомогою тесту Вілкоксона та побудували як клинописний графік. Відмінності між групами статистично порівнювали в програмному забезпеченні R з використанням тесту Вілкоксона та тестових функцій Крускала-Уолліса та значень p, скоригованих за методом Холма або Бенджаміні-Хохберга.
3. Результати
3.1. HSD впливає на різноманітність і склад CLM і мікробіоти дикого кишечника
Щоб дослідити вплив HSD на мікробну екосистему кишківника дикого походження у мишей, ми годували диких мишей і CLM HSD або контрольними дієтами. Мишей утримували на дієтичному режимі протягом двох тижнів, а потім досліджували склад мікробіоти фекального кишечника за допомогою секвенування гена 16S РНК з фекальних гранул, зібраних на 14-й день (рис. 1A). Згідно з попереднім звітом, не було виявлено суттєвих відмінностей щодо маси тіла між контрольною та HSD групами CLM і диких мишей [29]. Щоб оцінити різну кишкову мікробіоту між двома моделями CLM і дикими мишами на початковому рівні, ми оцінили альфа-різноманітність (спостереження або індекси багатства, Chao1, Шеннона, Сімпсона та інверсний індекс Сімпсона), бета-різноманітність (несхожість Брея-Кертіса) та основні таксономічні відмінності. Згідно з попередніми дослідженнями [54], мікробіота кишечника диких тварин характеризувалася більшим мікробним багатством (Малюнок 1B, усі індекси альфа-різноманіття), а також чітким і більш гетерогенним мікробним складом, ніж CLM (Малюнок 1C, PERMANOVA p {{9} }.001 & PERMDISP p=0.0009, дикий проти CLM; і малюнок S1). З точки зору мікробних ознак, мікробіота кишечника CLM і диких мишей характеризувалася різними бактеріальними таксонами (рис. S1). Відповідно до Rosshart et al. [54] бактеріальні таксони диких мишей належать до Intestinomonas, Desulfovibrio, Tuzzerella, Oscillobacter, Orodibacter і патогенного роду Helicobacter, що характеризує неодомашнений профіль цієї моделі, отриманий у дикій природі (рис. S1).
Рисунок 1. Вплив HSD на бактеріальний склад CLM (n=10/група) і диких мишей (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). (A) Експериментальний план. Мишей C57BL/6 CLM або диких мишей годували 0.5% NaCl (контроль, Ctrl) або 4% NaCl з високим вмістом солі (HSD) і кишкову бактеріальну спільноту кишківника, що характеризувалася секвенуванням ампліконів гена 16S рРНК. (B) Індекси альфа-різноманіття мікробіоти кишечника CLM і диких тварин; зліва направо показані наступні індекси: спостережуваний (ЗНАЧЕННЯ насиченості), Chao1, Шеннон, Сімпсон, Сімпсон (інверсний Сімпсон). Відмінності між групами оцінюють статистично за допомогою критерію Вілкоксона. (C) Діаграма аналізу головних координат бета-різноманітності ординації з метрики відмінності Брей-Кертіса між CLM проти диких тварин (вгорі), контролю CLM проти CLM HSD (внизу ліворуч) і контролю диких тварин проти диких HSD (внизу праворуч); розділення та однорідність між групами розраховували за допомогою тестів PERMANOVA та PERMDISP відповідно. * p Менше або дорівнює 0.05; ** p Менше або дорівнює 0.01; **** p Менше або дорівнює 0.0001. Рисунок 1. Вплив HSD на бактеріальний склад CLM (n=10/група) і диких мишей (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). (A) Експериментальний план. Мишей C57BL/6 CLM або диких мишей годували 0,5% NaCl (контроль, Ctrl) або 4% NaCl з високим вмістом солі (HSD) і кишкову бактеріальну спільноту кишківника характеризували секвенуванням ампліконів гена 16S рРНК. (B) Індекси альфа-різноманіття мікробіоти кишечника CLM і диких тварин; зліва направо показані наступні індекси: спостережуваний (ЗНАЧЕННЯ насиченості), Chao1, Шеннон, Сімпсон, Сімпсон (інверсний Сімпсон). Відмінності між групами оцінюють статистично за критерієм Вілкоксона. (C) Діаграма аналізу головних координат бета-різноманітності ординації з метрики відмінності Брей-Кертіса між CLM проти диких тварин (вгорі), контролю CLM проти CLM HSD (внизу ліворуч) і контролю диких тварин проти диких HSD (внизу праворуч); розділення та однорідність між групами розраховували за допомогою тестів PERMANOVA та PERMDISP відповідно. * p Менше або дорівнює 0,05; ** p Менше або дорівнює 0,01; **** p Менше або дорівнює 0,0001.
HSD спричинив значне зменшення бактеріального різноманіття (рис. 1B, усі альфа-індекси різноманітності), а також значний мікробний зсув у складі CLM (рис. 1C, PERMANOVA p=0.001, PERMDISP p=0 .1, CLM Ctrl проти CLM HSD). Навпаки, кишкова мікробіота диких мишей характеризувалася більшою різноманітністю при HSD (рис. 1B, спостережувані та індекси Chao1), відмінно від CLM, і вони також характеризувались менш вираженим зміною мікробного складу при HSD порівняно з CLM (рис. 1C, PERMANOVA p=0.001, PERMDISP p=0.5, wildling Ctrl проти wildling HSD).
3.2. Мікробний склад кишечника диких мишей більш стійкий до HSD, ніж CLM
Відмінності бактеріального складу між дикими тваринами та CLM були далі таксономічно охарактеризовані. На рівні типу найпоширенішими типами з точки зору відносної чисельності були: Firmicutes (CLM: 52 ± 12%, дикі: 32 ± 34%), Bacteroidota (CLM: 24 ± 23%, дикі: 57 ± 19%), Actinobacteriota (CLM: 1{{10}} ± 7%, дикі: 0,7 ± 1,3%) і Verrucomicrobiota (CLM: 24 ± 23%, дикі: 0%/не виявлено) (рис. 2). Мікробний профіль кишечника показав подальшу різну чисельність для всіх типів, виявлених у зразках фекалій між дикими мишами та CLM (рис. 2). Зокрема, основні типи мікробіоти Firmicutes, Bacteroidota та Verrucomicrobiota значно відрізнялися між двома моделями (рис. 2). Більш конкретно, на рівні родини спостерігався різний внесок у мікробіоту кишечника диких тварин і CLM для більшості бактерій, про які раніше повідомлялося як чутливі до HSD [28], включаючи Lactobacillaceae, Clostridiaceae, Peptostreptococcaceae та Akkermansiaceae (рис. 3). Відповідно до цього, подібні тенденції були підтверджені на рівні роду між дикими та CLM зразками для основних членів вищезгаданих родин; серед них найбільш репрезентативними були Lactobacillus, Roseburia, Tuzzerella, Faecalibaculum і Akkermansia (рисунки S1 і 4). Щоб охарактеризувати подальший вплив HSD на CLM і склад мікробіоти кишечника диких тварин, ми також проаналізували вплив дієтичного режиму на різних рівнях класифікації. На рівні типів кишкова мікробіота CLM, оброблена HSD, характеризувалася значним виснаженням Firmicutes і збагаченням Verrucomicrobiota (Малюнок 2), але жоден з основних типів не був уражений HSD у зразках диких тварин (Малюнок 2). На сімейному рівні кишкова мікробіота CLM характеризувалася значним виснаженням бактерій, що продукують молочну кислоту, таких як Lactobacillaceae, а також продуцентів SCFA, таких як Peptostreptococcaceae і Clostridiaceae (рис. 3). Крім того, у CLM, що харчувався HSD, ми спостерігали збільшення Akkermansiaceae, Sutterellaceae, Defluvitaleaceae та Eggerthellaceae (рис. 3). Навпаки, HSD впливав на різні сімейства бактерій у мікробіоті кишечника диких тварин, серед них два дуже поширені Muribaculaceae і Prevotellaceae, обидва з яких були збільшені під час HSD (рис. 3). Бактеріальна модуляція, яка найбільше сприяла HSD-ефекту в CLM, включала збільшення родів Akkermansia, Parasutterella та Enterorhabdus, а також зменшення Lactobacillus, Roseburia, Tuzzerella, групи (Eubacterium) oxidoreducens, Muribaculum та Anaervorax (рис. 4). За винятком Roseburia, жоден із вищезазначених родів не був уражений HSD у мікробіоті дикого кишківника, тоді як рід Anaervorax продемонстрував протилежну тенденцію порівняно з CLM (рис. 4).
Рисунок 2. Вплив HSD на тип бактерій з кишкової мікробіоти CLM (n=10/група) і диких мишей (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). Загальний склад з точки зору відносної чисельності типів показано стовпчиковою діаграмою на кожну особину (вгорі) та коробковою діаграмою для конкретних типів (внизу); статистичні порівняння проводили між групами за допомогою тесту Вілкоксона. * p Менше або дорівнює 0.05; ** p Менше або дорівнює {{10}}.01; *** p Менше або дорівнює 0,001; **** p Менше або дорівнює 0,0001.
Рисунок 3. Вплив споживання їжі з високим вмістом солі на родини бактерій CLM (n=10/група) і диких мишей (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). Загальний склад на рівні родини представлений стовпчиковою діаграмою на кожну особину (угорі) та коробковою діаграмою для окремих сімей (внизу); статистичні порівняння проводили між групами за допомогою тесту Вілкоксона. * p Менше або дорівнює 0.05; ** p Менше або дорівнює {{10}}.01; *** p Менше або дорівнює 0,001; **** p Менше або дорівнює 0,0001.
Рисунок 4. Зміни в родах бактерій у CLM (n=10/група) і диких мишей (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). Загальний відносний внесок у чисельність на рівні роду зображено як круглу стовпчасту діаграму для кожної особини (вгорі) та коробкову діаграму для конкретних родів (внизу); статистичні порівняння проводили між групами за допомогою тесту Вілкоксона. * p Менше або дорівнює 0.05; ** p Менше або дорівнює 0.01; *** p Менше або дорівнює 0,001; **** p Менше або дорівнює 0,0001.
3.3. HSD впливає на прогнозні мікробні функції в CLM, але не у диких мишей
Вихід PICRUSt 2 не виявив жодної суттєвої різниці між функціями мікробної спільноти диких HSD проти необроблених диких мишей для анотацій KEGG Orthology та MetaCyc, за єдиним винятком індукованої HSD посиленої функції гена recG для АТФ-залежної гелікази з ортологія KEGG (рис. 5A). Вплив HSD на CLM характеризувався значним зниженням прогностичних функцій для KEGG Orthology, серед яких ген spp (сахароза-6-фосфатаза) і pfkA (фосфофруктокіназа 1), обидва залучені в метаболізм крохмалю та сахарози, що відповідає з попередніми висновками [28] (рис. 5A). Крім того, кишкова мікробіота CLM, що харчується HSD, характеризувалася зниженням прогностичних функцій генів, залучених до мембранного транспорту (feoB для транспорту заліза, AB 2P AB 2 пермеазного білка, AB 2A AB 2 АТФ-зв’язуючого білка), біосинтезу глутаміну (glnA) , транскрипційний регулятор родини LacI (lacI, galR) і транскетолаза (tktA, tktB) (Малюнок 5A). Для шляхів MetaCyc HSD значно збагатив прогностичні функції кишкової мікробіоти CLM, пов’язані зі зниженням нітратів (шлях денітрифікації), розпадом галактози (розпад D-галактарату, супершлях розпаду D-глюкарату та D-галактарату), розпадом фенілпропаноату, жирової кислоти порятунок кислоти, розпад сукцинату до бутанової кислоти та розпад амінокислот (розпад ароматичного аміну, розпад L-лейцину) (Малюнок 5B). Крім того, згідно з попередніми висновками [28], кишкова мікробіота HSD у CLM втратила прогностичні функції для біосинтезу амінокислот (супершлях біосинтезу L-аланіну, біосинтез L-лізину), змішаного кислотного бродіння з додатковими новими ознаками, втраченими як N- розпад ацетилглюкозаміну/N-ацетилманнозаміну/N-ацетилнейрамінату та розпад дезоксирибонуклеозидів (розпад піримідину та пурину, біосинтез інозину-5-фосфату III) (рис. 5B).
Малюнок 5. Продовж.
Рисунок 5. Вплив HSD на прогностичні метагеномні функції кишечника в кишковій мікробіоті CLM (n=10/група) і диких (n=11 для диких Ctrl і n=12 для диких HSD). Вихідні дані PICRUSt2, представлені як клинописний графік для анотації KEGG Orthology (A) і шляхів MetaCyc (B), виражені як середнє співвідношення log2 підрахунків прогностичних функцій між зразками HSD і Ctrl. Усі статистичні порівняння проводили між групами Ctrl проти HSD за допомогою тесту Вілкоксона.
4. Обговорення
Відомо, що складна та різноманітна мікробіота кишечника диких тварин є більш стійкою до певних моделей захворювань [51] і режимів харчування, таких як споживання великої кількості жирів [54,55]. Однак жодне з попередніх досліджень не оцінювало вплив високого споживання натрію на мікробіоту кишківника дикого походження мишей. Тут ми вперше дослідили, як HSD впливає на мікробіоту кишечника диких тварин порівняно з CLM. Цікаво, що наші результати продемонстрували, що порівняно з CLM, дикий мікробіом є більш стійким до порушення HSD як на композиційному, так і на прогнозному функціональному рівнях. Добре встановлено, що високе споживання солі може посилити ризик різних захворювань, таких як серцево-судинні або аутоімунні захворювання, змінюючи склад мікробіома кишечника та імунний гомеостаз [25,29,31,34,63–65]. Відповідно до попередніх звітів, індуковані HSD зміни мікробіоти кишечника при CLM характеризувались значними змінами мікробного різноманіття, складу та прогностичних функцій [28]. Бактерії, що зміцнюють здоров’я, такі як сімейство Peptostreptococcaceae і роди Lactobacillus, Roseburia і Tuzzerella, зменшилися з точки зору відносної кількості в CLM, тоді як Akkermansia значно збільшилася в групах, які харчувалися HSD. Ми також виявили вищу відносну кількість HSD у Defluvitaleaceae, Enterorhabdus і Parasutterella. Цікаво, що рід Parasutterella є основним компонентом кишкової мікробіоти як CLM, так і людини, де він поводиться як цукар і продуцент сукцинату [66]. Відомо, що Enterorhabdus з сімейства Eggerthellaceae і Parasutterella з сімейства Sutterellaceae збагачені пацієнтами з IBD [67,68], що додатково вказує на те, як HSD може впливати на розвиток захворювання. Однак цікаво, що дикі миші не показали подібної сутності мікробних зсувів, індукованих HSD, таких як CLM. Незважаючи на це, різноманітність диких тварин значно зросла на HSD для спостережуваних показників OTU та Chao1, і лише кілька таксонів були залучені до порушення HSD мікробіоти кишечника диких тварин, серед них збільшення Anaervorax у поєднанні зі зменшенням Erysipelatoclostridium, Roseburia та Lachnospiraceae UCG-004 рід. Roseburia була єдиною бактеріальною сигнатурою, яка зазвичай була спільною для груп HSD порівняно з відповідними контрольними групами, незважаючи на те, що CLM, яких годували HSD, все ще характеризувався вищою кількістю цих бактерій порівняно з дикими мишами, яких годували HSD. Слід зазначити, що бактерії, що продукують бутират, такі як Roseburia, мають нижчу відносну чисельність у пацієнтів з виразковим колітом [69], і це зниження також корелює з генетичним ризиком ВЗК у людей [70]. Це узгоджується з попередніми висновками, де було виявлено, що зміни в родах бактерій, таких як Roseburia або Lactobacillus, пов’язані з ризиком гіпертонії, що, ймовірно, сприяє західній дієті [71]. Бактеріальний склад кишечника також пов’язаний з моторикою та фізіологією кишечника [72].
Цистанче корисний для чоловіків - зміцнює імунну систему
Рід Anaervorax раніше спостерігався у мишей з аномальною фізіологією кишечника та зниженою моторикою [73]; однак, збагачення Anaerovorax HSD для диких мишей може призвести до іншої ролі цього таксону в контексті кишкового гомеостазу та належної функції. Згідно з попередніми висновками, ми спостерігали збільшення роду Akkermansia у групі HSD CLM [28], тоді як кишкова мікробіота диких мишей була виснажена цим родом, що також узгоджується з попередніми дослідженнями на цій моделі [51, 53–55]. Незважаючи на те, що рід Akkermansia є потенційним пробіотиком через його позитивний вплив на покращення імунологічних та метаболічних профілів хазяїна (наприклад, при ожирінні та діабеті 2 типу) [42,74–77], роль цього роду все ще неясна через його негативний вплив. кореляція з клінічними наслідками колоректального раку [78], хвороби Паркінсона [79,80] і пацієнтів із розсіяним склерозом [81]. У відповідності з нашими попередніми результатами, отриманими з метаболічними шляхами MetaCyc [28], CLM при HSD продемонстрував зниження прогностичних мікробних функцій, пов’язаних з метаболізмом крохмалю та сахарози для ортології KEGG. Однак незначні зміни в бактеріальному складі кишківника диких мишей, яких годували HSD, не спричинили будь-яких значних варіацій у прогнозних бактеріальних функціях, що вказує на те, що кишкова мікробіота диких тварин та метаболічні/екологічні мережі є набагато стабільнішими та можуть набагато легше адаптуватися до Дієтичні варіації, спричинені HSD, порівняно з кишковими екосистемами CLM, що вимагає подальшого дослідження. Варто також згадати можливий вплив спільноти кишкових грибків на кишкову бактеріальну мережу при диференціальному режимі харчування. Більш ранні дослідження вже показали, як потенційна взаємодія між бактеріями та грибами залучена до гомеостазу імунної системи господаря та розвитку захворювання [82–85]. У цьому контексті CLM додатково обмежений їхньою нижчою бактеріальною складністю порівняно з дикими мишами, що може перешкоджати створенню різноманітної мікобіоти кишечника [54]. Подальші дослідження зможуть визначити внесок кишкових грибкових спільнот у стан кишкової мікробіоти та імунітет господаря за допомогою моделі диких тварин. Таким чином, наше дослідження надає дані про те, як високе споживання натрію впливає на природну кишкову мікробну екосистему дикого походження порівняно з одомашненою кишковою бактеріальною спільнотою CLM. Наше дослідження показало, що HSD не впливає на бактеріальні таксони та кишкову мікробіоту диких мишей так само, як це відбувається з одомашненою кишковою мікробіотою з CLM. Ця розбіжність, як зазначалося раніше для інших дієтичних режимів або станів, таких як дієти з високим вмістом жиру [54,55], вказує на те, що необхідні майбутні дослідження природних модельних систем мишей, щоб узагальнити та оцінити вплив дієтичних втручань на більш складні кишкові екосистеми, як у людей.
cistanche tubulosa - покращує імунну систему
Список літератури
1. Кандела, М.; Бьягі, Е.; Турроні, С.; Маккаферрі, С.; Фігіні, П.; Брігіді, П. Динамічна ефективність кишкової мікробіоти людини. Крит. Rev. Microbiol. 2015, 41, 165–171. [CrossRef] [PubMed]
2. Кандела, М.; Бьягі, Е.; Маккаферрі, С.; Турроні, С.; Brigidi, P. Кишкова мікробіота є пластичним фактором, що реагує на зміни навколишнього середовища. Trends Microbiol. 2012, 20, 385–391. [CrossRef] [PubMed]
3. Боец, Е.; Гоманд С.В.; Дерувер, Л.; Престон, Т.; Вермеулен, К.; Де Претер, В.; Хамер, Х.М.; Ван ден Мотер, Г.; Де Вюст, Л.; Courtin, CM. Системна доступність і метаболізм коротколанцюгових жирних кислот, отриманих із товстої кишки, у здорових людей: дослідження стабільних ізотопів. J. Physiol. 2017, 595, 541–555. [CrossRef] [PubMed] 4. Тан, Дж.; Маккензі, К.; Потамітіс, М.; Торберн, А. Н.; Маккей, CR; Macia, L. Роль коротколанцюгових жирних кислот у здоров'ї та хворобах. Adv. Immunol. 2014, 121, 91–119. [PubMed]
5. Кумар, Дж.; Рані, К.; Datt, C. Молекулярний зв'язок між харчовими волокнами, кишковою мікробіотою та здоров'ям. мол. Biol. Rep. 2020, 47, 6229–6237. [CrossRef] [PubMed]
6. Білотта, AJ; Cong, Y. Регуляція метаболіту кишкової мікробіоти захисту господаря на поверхнях слизової оболонки: значення в прецизійній медицині. Прециз. Clin. Мед. 2019, 2, 110–119. [CrossRef]
7. Граків М.Г.; Гаррет, В. С. Мікробіота кишечника, метаболіти та імунітет господаря. Нац. Rev. Immunol. 2016, 16, 341–352. [CrossRef]
8. Родрігес, Дж. М.; Мерфі, К.; Стентон, К.; Росс, Р.П.; Кобер О.І.; Юдж, Н.; Авершина Є.; Руді, К.; Нарбад, А.; Jenmalm, MC Склад кишкової мікробіоти протягом життя, з акцентом на ранньому віці. мікроб. Ecol. Здоров'я Дис. 2015, 26, 26050. [CrossRef]
9. Аррієта, М.-К.; Стіємсма, Л.Т.; Аменйогбе, Н.; Браун, Е.М.; Фінлей, Б. Кишковий мікробіом у ранньому віці: здоров’я та хвороба. Фронт. Immunol. 2014, 5, 427. [CrossRef]
10. Чунг, WSF; Вокер, AW; Луї, П.; Паркхілл, Дж.; Вермейрен, Дж.; Бошер, Д.; Дункан, SH; Флінт, Г. Дж. Модуляція мікробіоти кишечника людини харчовими волокнами відбувається на рівні виду. BMC Biol. 2016, 14, 3. [CrossRef]
11. Danneskiold-Samsøe, NB; Баррос, HDdFQ; Сантос, Р.; Bicas, JL; Казарін, CBB; Медсен, Л.; Крістіансен, К.; Пасторе, Г.М.; Брікс, С.; Джуніор, MRM Взаємодія між їжею та кишковою мікробіотою у здоров’ї та хворобі. Харчова рез. Міжн. 2019, 115, 23–31. [CrossRef] 12. Скотт, КП; Дункан, SH; Флінт, Х. Дж. Харчові волокна та кишкова мікробіота. Nutr. Бик. 2008, 33, 201–211. [CrossRef]
13. Донохо, ДР; Гардж, Н.; Чжан, X.; Сонце, В.; О'Коннелл, ТМ; Бунгер М.К.; Bultman, SJ Мікробіом і бутират регулюють енергетичний обмін і аутофагію в товстій кишці ссавців. клітинний метаб. 2011, 13, 517–526. [CrossRef]
14. Gomaa, EZ Мікробіота кишечника людини/мікробіом у здоров’ї та захворюваннях: огляд. Антоні Ван Левенгук 2020, 113, 2019–2040. [CrossRef]
15. Рекена, Т.; Мартінес-Куеста, MC; Peláez, C. Дієта та мікробіота пов’язані між здоров’ям і хворобою. Харчова функція. 2018, 9, 688–704. [CrossRef] [PubMed]
16. Ерікссон, AC; Франклін, К. Л. Мікробіом кишечника лабораторних мишей: міркування та найкращі практики для трансляційних досліджень. Мам. Геном 2021, 32, 239–250. [CrossRef] [PubMed]
17. Бересфорд-Джонс, BS; Форстер, SC; Старес, доктор медичних наук; Нотлі, Г.; Вічіані, Е.; Браун, HP; Бемлер, ді-джей; Содерхольм, Австралія; Кумар, Н.; Верв’є, К. Каталог бактерій шлунково-кишкового тракту миші забезпечує трансляцію кишкової мікробіоти миші та людини за допомогою функціонального картографування. Клітинний мікроб-господар 2022, 30, 124–138.e8. [CrossRef]
18. Фава, Ф.; Ріццетто, Л.; Туохі, К. Кишкова мікробіота та здоров’я: зв’язок між учасниками метаболічної системи. Proc. Nutr. Соц. 2019, 78, 177–188. [CrossRef]
19. Девід, Луїзіана; Матерна, AC; Фрідман, Дж.; Кампос-Баптіста, Мічиган; Блекберн, MC; Перротта, А.; Ердман, SE; Альм, Е. Дж. Спосіб життя господаря впливає на мікробіоту людини щодня. Genome Biol. 2014, 15, R89. [CrossRef]
20. Танака, М.; Накаяма, Дж. Розвиток мікробіоти кишечника в дитинстві та його вплив на здоров'я в подальшому житті. алергол. Міжн. 2017, 66, 515–522. [CrossRef]
21. Девід, Луїзіана; Моріс, CF; Кармоді, Р.Н.; Гутенберг, Д.Б.; Кнопка, JE; Вулф, Б.Е.; Лінг, А.В.; Девлін, А.С.; Варма, Ю.; Фішбах, Массачусетс Дієта швидко та відтворювано змінює мікробіом кишечника людини. Nature 2014, 505, 559–563. [CrossRef] [PubMed]
22. Гарсія-Монтеро К.; Фрейле-Мартінес, О.; Gómez-Lahoz, AM; Пекарек, Л.; Кастелланос, AJ; Ногералес-Фрагуас, Ф.; Кока, С.; Гвіхарро, Л.Г.; Гарсія-Гондувілья, Н.; Асунсоло, А. Харчові компоненти в західній дієті проти середземноморської дієти у взаємодії кишкової мікробіоти та імунної системи. Наслідки для здоров'я та хвороби. Поживні речовини 2021, 13, 699. [CrossRef] [PubMed]
23. Соверіні, М.; Рампеллі, С.; Турроні, С.; Шнорр, С.Л.; Quercia, S.; Кастаньєтті, А.; Бьягі, Е.; Брігіді, П.; Кандела, М. Варіації в профілі метагенома кишечника людини після відлучення в результаті придбання Bifidobacterium у західному мікробіомі. Фронт. мікробіол. 2016, 7, 1058. [CrossRef] [PubMed]
24. Манзел, А.; Мюллер, Д.Н.; Хафлер, Д.А.; Ердман, SE; Лінкер, Р.А.; Kleinewietfeld, M. Роль "західної дієти" в запальних аутоімунних захворюваннях. Curr. Allergy Asthma Rep. 2014, 14, 404. [CrossRef] [PubMed]
25. Kleinewietfeld, M.; Манзел, А.; Тітце, Дж.; Квакан, Х.; Йосеф, Н.; Лінкер, Р.А.; Мюллер, Д.Н.; Hafler, DA. Хлорид натрію стимулює аутоімунні захворювання шляхом індукції патогенних клітин TH17. Nature 2013, 496, 518–522. [CrossRef] [PubMed]
26. Гаазе, С.; Вілк, Н.; Kleinewietfeld, M.; Мюллер, Д.Н.; Linker, RA Хлорид натрію запускає Th17-опосередкований аутоімунний розвиток. J. Neuroimmunol. 2019, 329, 9–13. [CrossRef] [PubMed]
27. Ернандес, А.Л.; Кіц, А.; Ву, К.; Лоутер, Делавер; Родрігес, Д.М.; Вудатту, Н.; Денг, С.; Герольд, KC; Кучу В.К.; Kleinewietfeld, M. Хлорид натрію інгібує супресивну функцію FOXP3+ регуляторних Т-клітин. Дж. Клін. Розслідувати. 2015, 125, 4212–4222. [CrossRef]
28. Хамад, І.; Карділлі, А.; Корте-Реал, БФ; Дичко, А.; Вангронсвельд, Дж.; Kleinewietfeld, M. Дієта з високим вмістом солі викликає виснаження бактерій, що виробляють молочну кислоту, у мишачому кишечнику. Поживні речовини 2022, 14, 1171. [CrossRef]
29. Вілк, Н.; Матус, М.Г.; Керні, С.М.; Олесень, SW; Форслунд, К.; Бартоломей, Х.; Гаазе, С.; Мехлер, А.; Балог, А.; Марко, Л. Реагуючий на сіль коменсал кишечника модулює вісь TH 17 і захворювання. Nature 2017, 551, 585–589. [CrossRef]
30. Вей, Ю.; Лу, К.; Чен, Дж.; Кюї, Г.; Ван, Л.; Ю, Т.; Ян, Ю.; Ву, В.; Дінг, Ю.; Li, L. Дієта з високим вмістом солі стимулює реакцію кишечника Th17 і загострює TNBS-індукований коліт у мишей. Oncotarget 2017, 8, 70. [CrossRef]
31. Він, FJ; Лі, Дж.; MacGregor, GA Вплив довгострокового помірного зниження солі на артеріальний тиск. Кокранівська база даних Syst. Rev. 2013, 346, f1325. [CrossRef] [PubMed]
32. Ху, Л.; Чжу, С.; Пен, X.; Лі, К.; Пен, В.; Чжун, Ю.; Кан, К.; Цао, X.; Лю, З.; Zhao, B. Високий вміст солі викликає запалення мозку та когнітивну дисфункцію, що супроводжується змінами мікробіоти кишечника та зниженням виробництва SCFA. Дж. Альцгеймера Дис. 2020, 77, 629–640. [CrossRef]
33. Таббс, А.Л.; Лю, Б.; Роджерс, Т.Д.; Сартор, Р.Б.; Miao, EA Дієтична сіль загострює експериментальний коліт. J. Immunol. 2017, 199, 1051–1059. [CrossRef]
34. Мюллер, Д.Н.; Вілк, Н.; Гаазе, С.; Kleinewietfeld, M.; Лінкер, Р. А. Натрій у мікрооточенні регулює імунні відповіді та гомеостаз тканин. Нац. Rev. Immunol. 2019, 19, 243–254. [CrossRef] [PubMed]
35. Берр, А. Г.; Бхаттачарджі, А.; Хенд, Т. В. Харчова модуляція мікробіому та імунної відповіді. J. Immunol. 2020, 205, 1479–1487. [CrossRef] [PubMed]
36. Рока-Сааведра, П.; Мендес-Вілабрілле, В.; Міранда, Дж.М.; Nebot, C.; Кардель-Кобас, А.; Франко, CM; Cepeda, A. Харчові добавки, забруднювачі та інші незначні компоненти: вплив на мікробіоту кишечника людини - огляд. J. Physiol. біохім. 2018, 74, 69–83. [CrossRef]
37. Корт-Реаль, BF; Хамад, І.; Hornero, RA; Гайсбергер, С.; Roels, J.; Ван Зібрук, Л.; Дичко, А.; ван Гісберген, MW; Kurniawan, H.; Вагнер, А. Натрій порушує мітохондріальне дихання та індукує дисфункціональні Tregs. клітинний метаб. 2023, 35, 299–315.e298. [CrossRef] [PubMed]
38. Загато, Е.; Поцці, К.; Бертоккі, А.; Скіоппа, Т.; Саккері, Ф.; Гульєтта, С.; Фоссо, Б.; Melocchi, L.; Ніццолі, Г.; Troisi, J. Член ендогенної мишачої мікробіоти Faecalibaculum rodentium та його гомолог людини захищають від росту кишкової пухлини. Нац. мікробіол. 2020, 5, 511–524. [CrossRef] [PubMed]
39. Мао, Г.; Лі, С.; Орфіла, К.; Шен, X.; Чжоу, С.; Лінхардт, RJ; Є, X.; Chen, S. Деполімеризований RG-I-збагачений пектин з мембран цитрусових сегментів модулює кишкову мікробіоту, збільшує виробництво SCFA та сприяє росту Bifidobacterium spp., Lactobacillus spp. та Faecalibaculum spp. Харчова функція. 2019, 10, 7828–7843. [CrossRef]
40. Міранда, П.М.; Де Пальма, Г.; Серкіс В.; Лу, Дж.; Луї-Огюст, депутат; Маккарвілл, JL; Верду Е.Ф.; Коллінз, С.М.; Bercik, P. Дієта з високим вмістом солі загострює коліт у мишей шляхом зниження рівня Lactobacillus і виробництва бутирату. Мікробіом 2018, 6, 57. [CrossRef]
41. Чень, Л.; Він, FJ; Донг, Ю.; Хуан, Ю.; Wang, C.; Харшфілд, Джорджія; Zhu, H. Скромне зниження натрію збільшує циркулюючі коротколанцюгові жирні кислоти у нелікованих гіпертоніків: рандомізоване, подвійне сліпе, плацебо-контрольоване дослідження. Гіпертонія 2020, 76, 73–79. [CrossRef] [PubMed]
42. Луковач, С.; Belzer, C.; Пелліс, Л.; Keijser, BJ; де Вос, WM; Монтейн, RC; Roeselers, G. Диференціальна модуляція Akkermansia muciniphila та Faecalibacterium prausnitzii периферичного метаболізму ліпідів господаря та ацетилювання гістонів в органоїдах кишечника миші. MBio 2014, 5, e01438-14. [CrossRef] [PubMed]
43. Дао, MC; Еверард, А.; Арон-Вісневський, Дж.; Соколовська, Н.; Пріфті, Е.; Вергер, Є.О.; Kayser, BD; Левенез, Ф.; Chilloux, J.; Hoyles, L. Akkermansia muciniphila та покращення метаболічного здоров’я під час дієтичного втручання при ожирінні: зв’язок із багатством мікробіома кишечника та екологією. Кишка 2016, 65, 426–436. [CrossRef] [PubMed]
44. Ллевелін, SR; Бріттон, Дж. Дж.; Contijoch, EJ; Веннаро, Огайо; Морта, А.; Коломбель Ж.-Ф.; Грінспан, А.; Клементе, JC; Мерад, М.; Faith, JJ Взаємодія між дієтою та кишковою мікробіотою змінює проникність кишечника та тяжкість коліту у мишей. Гастроентерологія 2018, 154, 1037–1046.e1032. [CrossRef]
45. Бербер, К.; Гердес, Луїзіана; Чеканавічуте, Е.; Цзя, X.; Сяо, Л.; Ся, З.; Лю, К.; Клотц, Л.; Стауффер, У.; Baranzini, SE Мікробіота кишечника пацієнтів з розсіяним склерозом сприяє спонтанному аутоімунному енцефаломієліту у мишей. Proc. Natl. акад. Sci. США 2017, 114, 10719–10724. [CrossRef]
46. Санчес, JMS; ДеПаула-Сільва, AB; Ліббі, JE; Fujinami, RS Роль дієти в регулюванні мікробіоти кишечника та розсіяного склерозу. Clin. Immunol. 2022, 235, 108379. [CrossRef]
47. Мак, І.В.; Єваньєв Н.; Герт, М. Загублені в перекладі: моделі на тваринах і клінічні випробування лікування раку. Am. J. Перекл. рез. 2014, 6, 114.
48. Пейн, К. Дж.; Крукс, Г. М. Прихильність до лінії імунних клітин: переклад від мишей до людей. Імунітет 2007, 26, 674–677. [CrossRef]
49. Сок, Дж.; Воррен, HS; Куенка, А.Г.; Міндрінос, М.Н.; Бейкер, HV; Сюй, В.; Річардс, ДР; Макдональд-Сміт, GP; Гао, Х.; Hennessy, L. Геномні реакції в мишачих моделях погано імітують запальні захворювання людини. Proc. Natl. акад. Sci. США 2013, 110, 3507–3512. [CrossRef] [PubMed]
50. Нгуєн, TLA; Вієйра-Сілва, С.; Лістон, А.; Raes, J. Наскільки інформативна миша для дослідження мікробіоти кишечника людини? дис. Модель. мех. 2015, 8, 1–16. [CrossRef]
51. Росшарт С.П.; Вассалло, Б.Г.; Анджелетті, Д.; Хатчінсон, Д.С.; Морган, А.П.; Такеда, К.; Хікман, HD; Маккалок, Дж.А.; Борсук, JH; Аджамі, штат Нью-Джерсі, мікробіота кишечника диких мишей сприяє пристосованості господаря та покращує опірність хворобам. Cell 2017, 171, 1015–1028.e1013. [CrossRef] [PubMed]
52. Судзукі, Т.А.; Phifer-Rixey, M.; Мак, КЛ; Шихан, MJ; Лін, Д.; Бі, К.; Nachman, MW Генетичні детермінанти мікробіоти кишечника диких мишей. мол. Ecol. 2019, 28, 3197–3207. [CrossRef] [PubMed]
53. Моріс, CF; CL Ноулз, С.; Ладау, Дж.; Поллард, Канзас; Фентон, А.; Педерсен, А. Б.; Turnbaugh, PJ Відзначені сезонні коливання мікробіоти кишечника диких мишей. ISME J. 2015, 9, 2423–2434. [CrossRef] [PubMed]
54. Росшарт С.П.; Герц, Дж.; Вассалло, Б.Г.; Хантер, А.; Стіна, М.К.; Борсук, JH; Маккалок, Дж.А.; Анастасакіс, Д.Г.; Саршад, А.А.; Леонарді, І. Лабораторні миші, народжені дикими мишами, мають природну мікробіоту та моделюють імунні реакції людини. Наука 2019, 365, eaaw4361. [CrossRef] [PubMed]
55. Хільд, Б.; Драйєр, MS; О, JH; Маккалок, Дж.А.; Борсук, JH; Го, Дж.; Thefaine, CE; Умарова Р.; Холл К.Д.; Гаврилова, О. Неонатальний вплив мікробіому дикого походження захищає мишей від ожиріння, спричиненого дієтою. Нац. Метаб. 2021, 3, 1042–1057. [CrossRef] [PubMed]
56. Caporaso, JG; Лаубер, CL; Волтерс, штат Вашингтон; Берг-Лайонс, Д.; Лозупон, Каліфорнія; Turnbaugh, PJ; Фірер, Н.; Найт, Р. Глобальні моделі різноманітності 16S рРНК на глибині мільйонів послідовностей на зразок. Proc. Natl. акад. Sci. США 2011, 108, 4516–4522. [CrossRef] [PubMed]
57. Болієн, Е.; Rideout, JR; Діллон, MR; Бокуліч Н.А.; Абнет, CC; Аль-Галіт, Джорджія; Олександр, Х.; Альм, EJ; Арумугам, М.; Asnicar, F. Відтворювана, інтерактивна, масштабована та розширювана мікробіомна наука з використанням QIIME 2. Nat. Біотехнологія. 2019, 37, 852–857. [CrossRef]
58. Каллахан, BJ; Макмерді, П. Дж.; Розен, MJ; Хан, AW; Джонсон, AJA; Holmes, SP DADA2: Висновок зразків високої роздільної здатності на основі даних ампліконів Illumina. Нац. Методи 2016, 13, 581–583. [CrossRef]
59. Lozupone, C.; Лладсер, М.Є.; Лицарів, Д.; Стомбо, Дж.; Найт, Р. UniFrac: Ефективна метрика відстані для порівняння мікробної спільноти. ISME J. 2011, 5, 169–172. [CrossRef]
60. Оксанен, Я.; Сімпсон, Г.; Бланше, Ф.; Кіндт, Р.; Лежандр, П.; Мінчін, П.; О'Хара, Р.; Солімос, П.; Стівенс, М.; Szoecs, E.; та ін. Веган: Екологічний пакет спільноти. Версія 2.6-4. 11 жовтня 2022 р. Доступно в Інтернеті: https://CRAN.R-project.org/package= vegan (переглянуто 26 листопада 2022 р.).
61. Сегата, Н.; Ізард, Дж.; Волдрон, Л.; Геверс, Д.; Миропольський, Л.; Гаррет, WS; Huttenhower, C. Відкриття та пояснення метагеномних біомаркерів. Genome Biol. 2011, 12, R60. [CrossRef]
62. Дуглас, GM; Maffei, VJ; Zaneveld, JR; Юргель С.Н.; Браун, JR; Тейлор, CM; Хаттенхауер, К.; Langille, MG PICRUSt2 для прогнозування функцій метагенома. Нац. Біотехнологія. 2020, 38, 685–688. [CrossRef]
63. Ніл, Б.; Ву, Ю.; Фен, X.; Чжан, Р.; Чжан, Ю.; Ши, Дж.; Чжан, Дж.; Тянь, М.; Хуан, Л.; Li, Z. Вплив заміни солі на серцево-судинні події та смерть. Н. англ. J. Med. 2021, 385, 1067–1077. [CrossRef]
64. Арройо Хорнеро, Р.; Хамад, І.; Корт-Реаль, Б.; Kleinewietfeld, M. Вплив дієтичних компонентів на регуляторні Т-клітини та захворювання. Фронт. Immunol. 2020, 11, 253. [CrossRef] [PubMed]
65. Ву, Г. Д.; Чен, Дж.; Гофман, К.; Біттінгер, К.; Chen, YY; Keilbaugh, SA; Бьютра, М.; Лицарів, Д.; Волтерс, штат Вашингтон; Найт, Р.; та ін. Зв’язок довгострокових моделей харчування з ентеротипами кишкових мікробів. Наука 2011, 334, 105–108. [CrossRef] [PubMed]
66 Джу, Т.; Конг, JY; Стотхард, П.; Willing, BP Визначення ролі Parasutterella, раніше неохарактеризованого члена ядра кишкової мікробіоти. ISME J. 2019, 13, 1520–1534. [CrossRef] [PubMed]