マウスにおいて、微生物が年齢および性別に依存した形でメタボロームを変化させること

2023年3月14日 09:04

オープンアクセス
発行：2023年3月11日
マウスにおいて、微生物が年齢および性別に依存した形でメタボロームを変化させること

https://www.nature.com/articles/s41467-023-37055-1

カースティ・ブラウン
キャロライン・A・トムソン
...
キャシー・D・マッコイ
作家を表示する
Nature Communications 14巻、記事番号：1348（2023）この記事を引用する
474 アクセス数
35 Altmetric（アルトメトリック
メトリックス詳細
アブストラクト
常在菌は哺乳類の代謝に大きく寄与している。我々は、液体クロマトグラフィー質量分析計を用いて、無菌マウス、gnotobioticマウス、特異的病原体フリーマウスのメタボロームを研究し、同時に年齢と性別が代謝物プロファイルに及ぼす影響も評価した。微生物叢はすべての体内部位のメタボロームを変化させ、消化管内の変動の割合が最も高かった。尿、血清、腹膜液のメタボロームでは、微生物叢と年齢が同程度の変動を説明し、肝臓と脾臓では年齢が変動の主な要因であった。性別は、すべての部位で最も少ない量の変動を説明したが、回腸を除くすべての部位で有意な影響を与えた。これらのデータを総合すると、多様な身体部位の代謝表現型における微生物叢、年齢、性別の相互作用が明らかになりました。このことは、複雑な代謝表現型を解釈するための枠組みを提供し、疾患においてマイクロバイオームが果たす役割に関する今後の研究の指針になると思われる。
はじめに
哺乳類では、すべての栄養素は消化管（GIT）から導入され、腸の上皮を通過して吸収されます。この栄養素の流れを生命の分子構成要素に変換することは、私たちの健康のほぼすべての側面に影響する基本的な生物学的機能です1。哺乳類の代謝は1世紀以上にわたって熱心に研究されてきましたが2,3、腸管内に生息する微生物が、最終的に宿主が利用できるようになる代謝産物をどのように形成するかについては比較的よく知られています。微生物は多様な代謝能力を有しており4、したがって、マイクロバイオームの組成の変化は、GIT内の代謝能力に直接的な影響を与える可能性があります。これらの摂理の中には、ビタミンのバイオアベイラビリティやタンパク質および炭水化物の発酵など、生物学的に関連する分子に影響を与えるものがあることが知られています5,6,7。その結果、マイクロバイオーム組成の変化は、どの分子がGIT内に存在し、上皮バリアを通過し、宿主細胞が利用できるようになるかに影響を与える可能性があります。
マイクロバイオームの組成の変化が、免疫機能、神経調節、疾患の進行に大きな影響を与えることが、多くの文献で示されています。腸内細菌由来の代謝物は、宿主の全身組織にまで浸透し8、細菌が宿主の生理機能に影響を与えるメカニズムの一つとなっています。これまで、短鎖脂肪酸（SCFA）は、難消化性の複合糖質およびタンパク質9の分解産物であり、免疫および代謝調節における多面的な役割から、細菌由来の代謝物に注目が集まってきた。その他にも、トリプトファン代謝物10、乳酸11、イノシン12、胆汁酸13など、いくつかの微生物由来の代謝物が免疫調節機能を有しています。しかし、近年、生体内の代謝物プロファイルを評価する能力が向上したことにより、細菌の代謝物を介した免疫制御に関しては、この一部の代謝物が氷山の一角に過ぎない可能性があることが分かってきています。
免疫の調節は、微生物が誘導する代謝物が宿主の健康に影響を与える一つの軸に過ぎません。腸管は、末梢神経系の主要な枝である腸神経系を司り、肝臓や膵臓などの主要な代謝器官と直接つながっている。そのため、腸内細菌叢は、神経系でシグナル伝達分子として働く代謝産物に影響を与えたり14、栄養素の抽出や宿主ホルモンの刺激を通じて宿主の代謝能力に直接関与したり15することがあります。
このような宿主とマイクロバイオームの複雑な動態の多くは、代謝を通じて調節されることがわかっていますが、宿主と微生物の代謝が重複して作用するため、健康や疾病に寄与する微生物誘導代謝物を同定することは困難です。最近、研究者は、これらの宿主-微生物-代謝物の動態をよりよく理解するために、無菌（GF）マウスモデルを使用し始めました。最近の研究では、成体雌のGFおよびSPFマウスでマウス代謝をマッピングし、微生物叢がすべての器官の化学反応に影響を与えることを見出しました16。先行研究では、限られた範囲で無菌マウスのメタボロームが調査されました17,18。しかし、多くの先行研究は、研究された身体部位の数に関して18、または代謝物を完全に同定できない分析方法によって制限されていました16,18。さらに、微生物によって誘発される代謝の変化に対する年齢や性別などの他の生物学的要因の相互作用については、ほとんど知られていない。
そこで我々は、無菌マウスモデルと液体クロマトグラフィー質量分析計（LC-MS）を用いて、無菌マウス（GF）および特定の病原体を持たないマウス（SPF）、ならびにOMM12コンソーシアムを導入した無菌マウスにおける発達段階の異なるGIT全長の代謝プロファイルを系統的に明らかにすることにした。OMM12は、マウスGITの5つの主要な原核生物門（Bacteroidota、Bacillota、Pseudomonadota、Actinomycetota、Verrucomicrobiota19）を代表する12のマウス常在菌種で構成されています。GITから得られたデータを補完するために、腹膜液、血清、肝臓、脾臓、尿中の代謝物をプロファイリングし、コロニー形成が全身に及ぼす影響を理解しました。また、離乳期、成熟期、雌雄同数のマウスのデータを用いて、微生物叢、年齢、性別のメタボロームへの相対的寄与、およびこれらの要因間の相互作用を明らかにしました。正確な質量と代謝物標準物質との共保持によって割り当てられた代謝物レベルの変化を、体の部位、年齢、性別、衛生状態にわたって報告します。これらのデータにより、マイクロバイオームと主要な生物学的変数の相互作用をマッピングすることができ、将来の研究を構築するためのリソースとして機能します。
研究成果
解剖学的、機能的に異なる組織は、独自の代謝シグネチャーを持つ
宿主の代謝を促進する要因を幅広く理解するために、我々は、3、8、12週齢のコロニー形成された雌雄C57BL/6マウスのGITの異なる領域からの内容物と全身部位（腹膜液、血清、肝臓、脾臓、尿）における代謝物のプロファイリングを行った。マウスはGF、OMM12をgnotobiotically colonizedしたもの、またはSPFのいずれかとした。データを全体として比較したところ、体の部位がサンプルの全体的なメタボロームに最も大きな影響を与えることがわかりました（補足表1）。しかし、微生物叢、年齢、性別はすべて有意な影響を及ぼし、性別は最も少ない変動で説明することができました（補足表1）。次に、代謝物量に関する線形モデルを用いて、各要因（部位、マイクロバイオーム、年齢、性別）に起因する変動の割合を決定しました（補足図1A）。ほとんどの代謝物のレベルは、予想通り、主に部位によって異なっていた。しかし、少数の特定の代謝物は、マイクロバイオータ、年齢、または性別によって影響を受けた（補足図1A）。
GITは宿主の代謝の中心であり、管に沿った環境は、栄養吸収、免疫調節、および微生物負荷の点で地域的な特殊性を持って非常に変化している20。これと同様に、GIT内の各部位にはそれぞれ異なる代謝物シグネチャーがあることがわかりました。しかし、GFマウスのGIT下部代謝物は、コロニー形成マウスのGIT上部管にほぼ似ており、この現象は少なくとも部分的に微生物に依存していることが示唆されました（図1A, 補足図2.）トリプトファン、ロイシン、ヒスチジンなどの食餌性アミノ酸は、GIT上部でより多く存在し、GIT下部に向かって減少した（図1B）。これは、血流への吸収が原因と考えられる。糖、ヌクレオシド、脂肪酸の相対量は、一般に下部GITで増加し、微生物によって誘発された変化が下部GITで明らかになり、GFマウスでは糖の存在量が高く、脂肪酸とヌクレオシドの存在量が低いことが示された（図1B）。したがって、解剖学的位置は全体として代謝に最も大きな影響を与えたが、GIT内の代謝の違いは、微生物曝露、年齢、および性別に部分的に起因していることが判明した。
図1: 腸管代謝の解剖学的調査。
A 空腸、回腸、盲腸、結腸の管腔内容物から採取したサンプルのうち、最も変動が大きい40種類の代謝物を描いたヒートマップ。B 糖質、ヌクレオシド、アミノ酸、脂肪酸の平均的な相対量を示す散布図で、GITに沿って異なる存在量を示した。サンプルは、n = 72サンプル/サイト（オスとメスのマウス、GF、OMM12、SPFのコロニー形成マウス、3、8、12週齢マウスから等しい代表）で示されるように順序付けされています。GF germ-free, OMM12 Oligo-MM12, SPF specific pathogen free, M male, F female. ソースデータはSource Dataファイルとして提供されます。
フルサイズ画像
代謝に対する微生物叢、年齢、性別の相対的な貢献度
微生物による代謝の制御が他の生物学的要因にどのように影響されるかを全体的に把握するために、GIT内および全身における代謝に対するマイクロバイオーム、年齢、性別の相対的影響を分析した（補足表2）。マイクロバイオームは、プロファイリングされたすべての部位で有意な効果を示し（図2A）、GIT内のすべての部位で代謝の変動を最も説明した（図2A）。血清、尿、腹膜液では、マイクロバイオータと年齢が同様の割合で変動を説明し、肝臓と脾臓では、年齢がマイクロバイオームよりも大きな影響を及ぼしていた（図2A）。性差は、分析したすべての部位において、最も少ない変動量を説明した。これに伴い、盲腸と結腸ではコロニー形成によって変化する代謝物の割合が高く、肝臓と脾臓では年齢がより多くの代謝物に影響を与えた（図2B）。線形モデルを用いて、各部位において各代謝物が年齢、マイクロバイオーム、性別によって影響を受ける割合の程度をマッピングし、これらの要因が個々の代謝物に与える影響の概要を作成しました（図2Cおよび補足図1B）。
図2: 代謝に対するマイクロバイオーム、年齢、性別の寄与。
A PERMANOVA統計に基づき、サンプリングした各サイトのマイクロバイオータ、年齢、性別によって説明される変動の割合の推定値。B 各サイトのマイクロバイオーム、年齢、性別によって変化した代謝物の割合（PAdj <0.05）。C 各サイトの代謝物量の変動を説明する上での年齢、マイクロバイオータ、性別の相対的寄与を示す部分R2。表示されている代謝物は、最も多くの変動が3つの要因で説明された20の代謝物であり、すべての代謝物の完全なヒートマップは補足図1に示されています。データはn = 72サンプル/部位の代表的なものです（オスとメスのマウス、GF、OMM12、SPFのコロニー形成マウス、3、8、12週齢マウスからの均等な表現）。P.F.=腹膜液。図2Aの一部は、ライセンスに基づきBiorender.orgを使用して生成された。ソースデータはSource Dataファイルとして提供されています。
フルサイズ画像
微生物の複雑さによって代謝が変化する
細菌群の密度と複雑さが代謝にどのように寄与するかを理解するために、GF、OMM12、SPFのコロニー形成マウスのメタボロームを比較しました（補足図2）。予想通り、コロニー形成は、微生物群の複雑さに関わらず、下部GITの代謝物に最も顕著な影響を与え、OMM12は盲腸と結腸でそれぞれ49%と54%の代謝物の存在量を、SPF微生物群は52%と62%の代謝物を有意に変化させました（図3A）。盲腸と結腸は最も密にコロニー形成された領域であるため、宿主の代謝に対する細菌の貢献の中心であると考えるのが自然であろう。しかし、今回のデータから、コロニー形成は上部GITや他のすべてのサンプリング部位でも代謝に影響を与えることがわかりました（図3A）。
図3: 微生物組成が代謝に与える影響。
A 各サンプル部位において、OMM12 vs. GF（赤）、SPF vs. GF（緑）、OMM12 & SPF vs. GF（青）で差分豊富（PAdj <0.05）である代謝物の数。B コロニー形成（赤の点＝OMM12、緑の点＝SPF）または両方のコロニー形成（青の点）でGFと有意に異なる（PAdj <0.05）代謝物におけるSPF vs. GFおよびOMM12 vs. GFのログ2FCを示すビップロット。C Bのハイライトされた代謝物のバイオリンプロット。データは、オスとメスのマウス、および3週齢、8週齢、12週齢のマウスから等しい代表として、グループあたり24匹のマウスを表しています。GF germ-free, OMM12 = Oligo-MM12, SPF-specific pathogen free. ソースデータはSource Dataファイルとして提供されます。
フルサイズ画像
OMM12コミュニティを構成する個々の常在種は、in vitroでユニークな代謝プロファイルを持ち（補足図3A、B）、OMM12コンソーシアムの組成はGITの長さに沿って異なっている（補足図3C）。観察された代謝表現型が各サイトの微生物組成に直接結びつくかどうかを調べるため、GITの各サイトで変化する代謝量と微生物組成（補足3D）を、OMM12コミュニティの個々の種が持つ固有の代謝表現型と比較しました。この解析では、微生物群集の組成と代謝組成の共変化が示されたが、生物間の複雑な相互摂食（宿主と微生物の動態も同様）により、個々の種の表現型は不明瞭で、GITで観察された代謝プロファイルの原因がどの個々の種であるかに関して、確固たる結論を導き出すことはできなかった。しかし、今回のデータは、微生物群集の構成がGITの代謝プロファイルに影響を与えることを明確に示しています。微生物群集の組成によって調節される分子のセットが観察された（SPF微生物群集、OMM12微生物群集、またはGFと比較して両者で同様に調節される；図3A-C、補足図4）。これらの違いをより明確に示すために、OMM12またはSPFマウスとGFマウスのいずれかで有意に異なる代謝物を選択し（補足図4A）、両方のコロニー形成におけるこれらの代謝物の強度の変化率を比較しました（図3B、補足図4B）。この解析により、微生物群集の構成に影響を与える多数の代謝物が浮き彫りになりました（図3B, 補足図4B）。例えば、上部GITでは、OMM12とSPFの両コロニー化マウスはGFマウスよりもコール酸のレベルが高かったが、タウロリトコール酸はSPFマウスのみで増加した（図3C）。下部消化管では、SPF微生物叢でのみアラントインが消費され、グルタミンとグアニンが生産されたが、OMM12とSPF微生物叢の両方ではラフィノースが消費され、ニコチン酸が生産された。
微生物群集と連動した代謝プロファイルの変化は、GIT以外のさまざまな部位でも観察された。例えば、ヒップレートとインドキシル硫酸はSPFマウスでのみ増加し、3-ヒドロキシブチレートはGFマウスと比較してSPFマウスの血清と脾臓で減少していた（図3C）。これらのデータから、微生物群集の代謝嗜好性が明らかになり、それがGIT内および全身の代謝物濃度に影響を与えることがわかりました。このデータから、ある代謝物はコロニー形成に対する一般的な反応として変化するのに対し、他の代謝物は細菌の複雑さや特定の基幹分類群の有無に依存する可能性があることが示唆されました。
年齢依存的な微生物による代謝産物
加齢は代謝にかなりの影響を与えるため（図2A）、代謝の加齢による変化が微生物叢に依存するかどうかを理解することを目指した。このため、各サンプル部位で3つの微生物叢の条件下で、どの代謝物が若齢マウスと成体マウスで変化したかを調べました（補足図5A）。次に、GFマウスまたはSPFマウスのいずれかで、年齢によって有意に影響を受ける代謝物を選択し、若齢マウスと成体GFマウスおよびSPFマウスにおける変化量を比較しました（図4A、補足図5B）。一部の代謝物はGFマウスとSPFマウスで、特に全身部位で同様に加齢による影響を受けたが、多くの代謝物は微生物に依存した形で加齢による影響を受けた（図4A、補足図5B、C）。例えば、8週齢のGFマウスの下部消化管では、3週齢のGFマウスと比較して、ヒスチジン、ウリジン、グルタミン、オルニチン、スレオニンのレベルが上昇していた（図4A, B）．一方、全身の部位におけるほとんどの代謝物は、GFマウスとSPFマウスで同様の影響を受けた（図4A, B）。例外として、成体GFマウスの肝臓と腹膜液中の4-アセトアミドブタン酸は、3週齢では存在しなかったが成体では増加した。また、若いGFマウスの尿中のリンゴ酸およびコハク酸は低レベルだったが、これも年齢とともに上昇した（図4B）。これらの結果を総合すると、微生物叢は異なる発達段階において代謝に異なる影響を与える可能性があることが示されました。
図4：微生物に関連する代謝の年齢別変化。
A 3週齢vs8週齢のSPFマウス、または3週齢vs8週齢のGFマウスで有意差（PAdj <0.05）があった代謝物のLog2FCを示す複葉グラフ。代謝物は、GF（赤）またはSPF（緑）、あるいはGFとSPFの両方（青）において、年齢に基づいて有意に異なっていた。B 若年および成体マウスにおけるコロニー形成によって異なる影響を受ける、Aでハイライトした代謝物のバイオリンプロット。GF、OMM12、SPFのコロニー形成マウスのデータを示す。データは8匹/群（n = 4 Fおよびn = 4 M）を表す。P.F.腹膜液。GF germ-free, OMM12 Oligo-MM12, SPF specific pathogen free, M male, F female. ソースデータはSource Dataファイルとして提供されます。
フルサイズ画像
微生物相は性差に依存した代謝物を誘導する
本研究で追跡した実験変数のうち、性別が代謝表現型に及ぼす影響は全体として最も小さかった。しかし、回腸を除くすべての部位で有意な性差が観察され、性別は依然として重要な生物学的要因であった（図2A）。私たちは、微生物が誘発する代謝表現型に性別が関与しているかどうかを理解することが重要な課題の一つであると考えた。性ホルモンの分泌は年齢とともに増加する。すべての部位で性による代謝の変化を比較したところ、乳幼児よりも成体マウスの方が代謝に大きな変化が観察された（補足図6）。そのため、成体マウス（8～12週齢）に絞って解析を行いました。微生物のコロニー形成と代謝物の誘導の関係を理解するために、GFマウスとSPFマウスのどちらか一方において、性差に基づいて代謝物が異なるものを選択しました。盲腸、結腸、肝臓におけるいくつかの特異的な違いを除けば、性別によって影響を受ける注釈付き代謝物のうち、GFマウスとSPFマウスで異なる変化を示したものはほとんどありませんでした（図5A、補足図7A、B）。
図5：微生物関連代謝の性差による変化。
A SPFマウスの雄と雌、またはGFマウスの雄と雌で有意に異なる（PAdj <0.05）代謝物のLog2FCを示すバイプロット。代謝物は、GF（赤）またはSPF（緑）、あるいはGFとSPFの両方（青）において、年齢に基づいて有意に異なることが示された。B 雄性マウスと雌性マウスのコロニー形成によって異なる影響を受けるAからハイライトされた代謝物のバイオリンプロット。GF、OMM12、SPFでコロニー形成されたオスとメスのマウスのデータを示す。データは8マウス/グループを表す。GF germ-free, OMM12 Oligo-MM12, SPF specific pathogen free, F female, M male. ソースデータはSource Dataファイルとして提供されます。
フルサイズ画像
性差による代謝物の多くはGFマウスとSPFマウスで同様に調節されていたが、いくつかの例外があった。GFマウスでは、下部消化管におけるアデニン、イノシン、インドール酢酸、N-アセチルセリンレベルに性差が見られなかったのに対し、コロニー形成マウスでは、これらの代謝物に有意な性差が見られた。具体的には、雄のSPFマウスは雌のSPFマウスと比較してイノシンレベルが高く、アデニンレベルが低く、OMM12は中間の表現型であった（図5B）。インドール酢酸は、雄マウスではSPFコロニー化に反応して増加したが、雌マウスでは増加せず、N-アセチルセリンはSPF微生物叢をコロニー化した雄マウスのみで消費された。また、肝臓における微生物による代謝に性差のある変化が見られ、5-オキソプロリンはSPFまたはOMM12でコロニー形成された雄マウスで特異的に増加し、N-アセチルラスパートはSPFコロニー形成した雌マウスのみで上昇した。リボフラビンとアルギニンは、GFを接種した雌マウスの肝臓で増加したが、この表現型はコロニー化マウスでは観察されなかった。これらのデータを総合すると、マイクロバイオームはマウス間の性差に基づく代謝の違いを引き出す上で極めて重要な役割を果たし得ることが示された。
考察
食事、マイクロバイオーム、代謝物の相互作用はエキサイティングな研究分野であり、大規模な臨床研究がこれら3つの構成要素と宿主生理学に与える影響との関連を描き始めたことは驚くべきことではない。21。メタボロームを宿主生理の機能的側面として含めることで、宿主と微生物の転写シグネチャーを疾患進行の機能的側面と結びつける研究が可能になりました22。微生物-メタボライト-宿主の相互作用を個別化医療に活用することは、健康の増進と病気の予防に大きな期待が持てます。
胃腸の粘膜は、常に食物や微生物の化合物にさらされているため、宿主の代謝の中心的な役割を担っています。さらに、主要な代謝器官と相互作用し、身体の免疫系や神経系の重要な構成要素を受け入れているため、GITは宿主、食事、微生物叢の間の重要なインターフェースとして機能している。本研究では、年齢や性別に関係なく、微生物による代謝の制御を系統的に明らかにしました。微生物叢、年齢、性別が定常状態の代謝物レベルに与える相対的な影響を定量化し、微生物による代謝が動物の年齢や性別に影響されるケースを説明します（補足図8：サマリー図）。我々の研究は、微生物-メタボライト-宿主の相互作用に光を当て、宿主-微生物-代謝物の相互作用に関する今後の研究を支援するリソースを提供する。
GITの解剖学と生理学は、地域的な特殊性を示している。GITの長さに沿って、免疫細胞、上皮細胞、間質細胞の集団が変化し、同時に粘液構造、pH、酸素利用能、抗菌性化合物の分泌が変化する20。GIT内では、アミノ酸や炭水化物などの食事性化合物が減少し、下部GITの細菌によって生産される化合物が増加するなど、メタボロームは部位に大きく依存していた。コロニー形成されたマウスの下部消化管内で変化する代謝物の割合が高いことは、宿主が利用できるようになる代謝物に微生物叢が大きく寄与していることを物語っている。大規模な臨床研究では、糞便中の細菌群の多さと血清代謝物の濃度との相関が明らかになり始めており23、下部消化管細菌代謝と宿主の代謝表現型との相互関係が浮き彫りになっています。
本研究では、SPFおよびOMM12コロニーマウスのメタボロームをGFマウスと比較することにより、異なる微生物相のユニークな代謝能力を浮き彫りにしました。その結果、OMM12コンソーシアムの常在種は、in vitroおよびGIT内でユニークな代謝表現型を持ち、いくつかの代謝物が微生物組成に基づいてユニークに変化していることがわかりました。例えば、GIT下部では、シキミートとラフィノースはOMM12とSPFの両方の微生物が利用し、ニコチン酸は両方の微生物が生産し、アラントインはSPFのみが消費し、OMM12の微生物が消費しなかった。シキメートは、細菌や植物の細胞で代謝され、芳香族アミノ酸や葉酸の生産に寄与している24。ラフィノースは、ガラクトース、グルコース、フルクトースからなる食物性三糖類で、α-ガラクトシダーゼという酵素によってガラクトースとスクロースに加水分解される。α-ガラクトシダーゼはマウスやヒトなど単胃哺乳類のGITには存在しないが、細菌がラフィノースを代謝する能力があることは以前から報告されている25。さらに、OMM12またはSPFでコロニー形成されたマウスの下部GITでは、ニコチン酸のレベルが高いことが確認された。ニコチン酸は食餌性トリプトファンから得られ、ニコチンアミド・アデニン・ジヌクレオチド（NAD）の必須前駆体である。ニコチン酸（および他のビタミンB群）は、従来、食事から摂取する必要があるとされてきたが、下部消化管におけるこれらの分子の微生物による生産が次第に認識されるようになってきている26。細菌がビタミンB群に寄与することの生物学的意義はよく分かっていないが、ビタミンB群欠乏症の臨床的有病率は、細菌の生産だけでは十分でないことを示唆している。SPFとOMM12の微生物群が、シキメート、ラフィノース、ニコチン酸などの分子の存在量に同様の影響を与えることから、これらは細菌においてよく保存された代謝経路であるか、OMM12コンソーシアムの特定のメンバーがSPFマウスのレベルまで正常化できる可能性が示唆される。
また、OMM12とSPFの微生物群は、同じ食餌基質から代謝物を生成する能力が異なることが示唆された。例えば、コール酸はSPFとOMM12の両方のコロニーで生成されたが、タウロコール酸はSPFマウスにのみ存在した。コール酸塩とタウロコレートはともに第一級胆汁酸であり、コール酸塩からタウロコレートへの抱合は肝臓で起こると考えられている27。胆汁酸の脱共役を可能にする酵素は、腸内のすべての主要なフィラに存在し（27でレビュー）、細菌のコロニー形成は、胆汁酸の組成とバイオアベイラビリティに大きな役割を果たすことが知られている16. OMM12マウスとSPFマウスの両方でコール酸レベルが上昇したことから、OMM12コンソーシアムはコール酸産生を増加させるのに十分であるが、タウリン抱合を行う酵素能力を欠いていることがわかった。このことは、OMM12とSPFの微生物相がGIT内で代謝能力に差があることを強調している。
SPFとOMM12のコロニーを形成したマウスの遠位部位から採取したサンプルでは、インドキシル硫酸を含むいくつかの代謝物が異なる濃度で存在したため、組成特異的効果はGITにとどまらなかった。インドキシル硫酸はトリプトファンの代謝産物で、一般に肝臓でのインドールの代謝に関連している。インドールは、小腸でトリプトファンからインドールへのトリプトファナーゼ依存的な異化から生成される28。したがって、SPFマウスの小腸におけるインドキシル硫酸の増加は、腸肝再循環によるものと考えられる。トリプトファン代謝は、細菌が免疫応答と生理を媒介するメカニズムとしてよく知られている。酵素環境に応じて、トリプトファンはいくつかの異なる経路を経て、いくつかの代謝物に変換されることができる10。したがって、SPFによるインドキシル硫酸の増加は、微生物のトリプトファナーゼ産生と、それに続くインドールの増加の結果であると考えられる。インドールもインドキシル硫酸も、宿主に対して様々な影響を与えることができる。インドールは、アリール炭化水素受容体（AhR）10を活性化することにより、粘膜のホメオスタシスと免疫機能に重要な役割を果たすことができる。一方、インドキシル硫酸は、心疾患、腎毒性、血管病理と関連しており、重要な治療標的である29。OMM12コロンブスマウスにインドキシル硫酸が存在しないことから、OMM12コンソーシアムに存在する12種の細菌のうち、トリプトファナーゼを産生できるものはないことが示唆された。
微生物相に加えて、年齢が代謝物プロファイル、特に全身的な部位にかなりの影響を及ぼした。離乳期および成体マウスで代謝の変化が観察され、脳30や肝臓31などの部位で加齢による代謝の変化を示す過去の報告と一致した。本研究では、微生物叢の構成が、特に微生物負荷が最も大きい下部消化管において、メタボロームが加齢によってどのように影響されるかを形作りました。オルニチン、ヒスチジン、ウリジン、グルタミンなど、GFマウスの下部消化管で加齢とともに増加した化合物のいくつかは、OMM12マウスやSPFコロニー化マウスでは発育中も低いままであった。これらは、通常、微生物叢によって利用される食事性化合物と考えられ、そのため、GF成体マウスのGITに高い割合で蓄積される。
解剖学的に分離されているにもかかわらず、全身部位における加齢に伴う代謝の変化は、微生物叢の影響を免れることはできませんでした。しかし、3週齢と8週齢の間で発現量に差のあるアノテーションされた代謝物のうち、微生物による変化が見られたのはごくわずかであった。その一例が4-アセトアミドブタン酸で、SPFマウスの腹膜液と肝臓では発生期を通じて比較的一定であったが、GFマウスでは離乳期から成体にかけて大幅に増加した。OMM12マウスは、4-acetamidobutanoateレベルが年齢とともにわずかに増加する、中間の表現型であった。4-アセトアミドブタン酸の生物学的意義は不明であるが、GFマウスにおける特異的な増加は、この代謝物が成人期に細菌によって利用されることを示唆していると思われる。これらのデータを総合すると、GFマウスの腸や末梢組織では、加齢に関係なく、さまざまな代謝反応が変化したり、存在しなかったりすることがわかる。さらに、これらのデータは、哺乳類の腸内およびそれ以外の場所での代謝に微生物が大きく寄与していることを強調しています。
生物学的性別は、健康状態における生理学および免疫学の多くの側面に影響を与え32、下流の疾患感受性に影響を与える33。代謝は健康のあらゆる側面の中心であり、我々のデータでは、微生物のコロニー形成に対する代謝反応が性別によって異なることが明らかになった。例えば、盲腸と結腸では、SPF微生物群にコロニー形成された雌ではなく雄のマウスでインドール酢酸の増加が観察されました。インドール酢酸はトリプトファンの代謝物で、AhRの活性化因子であり、in vitroでマクロファージの炎症や肝細胞のサイトカインによる脂肪生成を抑制する保護作用を引き出すことが示されている34。さらに、下部消化管内では、雄マウスと雌マウスにコロニーを形成した際に、アデニンとイノシンの存在量に差があることが確認された。アデニンはプリン体の一種で、アデノシンまたはイノシン一リン酸に変換され、そのいずれかがイノシンに変換される。イノシンは、幅広い転写活性を持ち35、最近では、がん免疫療法における微生物由来の免疫アジュバントであることが示されている12。GIT内では、微生物がアデニンとイノシンの存在量に与える影響に性差があり、アデニンの存在量はメスマウスでのみ増加し、イノシンの存在量はオスマウスでより多くなることが観察された。このことは、性ホルモンへの曝露の差に起因する可能性がある、オスとメスのマウスにおける微生物が誘発するプリン代謝の差を示唆しています。また、性ホルモン、微生物、代謝の相互作用は、今後の研究課題として注目されます。
最後に、本研究は、既知化合物のライブラリーにスペクトルを照合して代謝物を同定するセミターゲット法を用いて実施されました。この方法は、代謝物の同定に対する信頼性を高めるために重要ですが、分析できる化合物の数が少なくなります。140代謝物からの解析では、年齢や性別に依存する微生物関連代謝物のうち、自信を持って代謝物を同定できる事例が明らかになりました。しかし、同定できなかった代謝物の方が桁違いに多かった。また、未対象のスペクトルでも同様の解析を行うことで、微生物のコロニー形成に応答する年齢や性別に依存する未同定化合物をさらに発見することができました。このように、今回のターゲットデータセットは、微生物が代謝に与える影響の年齢・性別依存性という大きな現象に迫る窓である可能性があります。
私たちのデータは、年齢や性別の影響を定量化しながら、細菌が代謝の調節に果たす広範な役割を説明することで、宿主と細菌の代謝の相互関連性を強調しています。ある種の代謝物は、従来の微生物叢や簡略化されたコンソーシアムでコロニー形成されることによって変化することがわかりました。一方、他の代謝物はSPFやOMM12によって異なる影響を受け、その存在量が特定の分類群の有無に依存していることが示されました。また、微生物が誘導する代謝の変化が、生物の年齢や性別に依存するケースも発見され、今後の研究において重要な考慮点が浮き彫りになりました。最後に、本研究では、我々のアッセイで確信を持ってアノテーションできる≈140化合物∽に焦点を当てましたが、アンターゲットデータを分析すると、微生物群が代謝物量に与える影響について、年齢や性別に依存する同様のパターンを多くの未知の化合物が辿ることがわかりました。このように、本研究は、宿主の代謝に関する研究においてマイクロバイオーム、年齢、性別を考慮するためのテンプレートを提供し、代謝に対するマイクロバイオータの年齢・性別依存的な影響という広範な現象の代表である可能性があります。
研究方法
動物の取り扱い
すべての動物実験は、Canadian Council for Animal Careが定めるガイドラインに従って行われ、すべてのプロトコル（AC17-0090およびAC17-0011）は、カルガリー大学健康科学動物ケア委員会により承認された。GFおよびOMM12をコロニー形成したgnotobioticマウスは、国際マイクロバイオームセンター（IMC）内のフレキシブルフィルムアイソレーターに収容し、SPFマウスはカルガリー大学のMouse Barrier Unit（MBU）に維持した。GFマウスは好気性および嫌気性培養、グラム染色、糞便内容物のバイタルダイ（DNA色素Sytox green）染色により細菌が存在しないかどうか、すべてのマウスは病原体が存在しないかどうかルーチンに検査されました。すべてのマウスは、GFまたはSPFの条件下で社内で繁殖させたC57BL6/Jである。すべての動物は、同一のオートクレーブ食（LabDiet Autoclavable Rodent Diet, #5K52, Canadian Lab Diets, Leduc County, AB, Canada）を自由摂取で与え、周囲温度〜24℃、湿度〜45％、12時間の明暗サイクルで維持した。
マウスサンプルの採取
マウスをイソフルランで麻酔し、血液を後眼窩出血により血清分離採取管（BD, NJ, USA）へ採取した。尿は、安楽死させる前、安楽死直後、または安楽死後に膀胱から直接、マウスから採取した。マウスは頸椎脱臼により安楽死させた。氷冷滅菌PBS 1.5 mLを腹膜腔に注入し、20秒間マッサージした後、取り出して回収した。脾臓と肝臓の左葉の一部を採取した。腸を摘出し、空腸、回腸、盲腸、結腸の全長から内容物を採取した。この実験では、小腸の最初の10cmを十二指腸とし、残りの長さを半分に分割して、近位部を空腸、遠位部を回腸とした。採取後、血液を遠心分離し（10,000 xg、10分、4℃）、血清を1.5 mLエッペンドルフチューブに移した。採取したサンプルはすべて、採取後すぐに液体窒素に入れ、処理するまで-80℃で保存した。
マウスサンプルの代謝物抽出
肝組織、脾臓および腸の内容物を処理するために、組織または内容物の～50mgを、スチールビーズ（3mm、Qiagen、Hilden、ドイツ）を含む予め秤量した2mLセーフロックチューブに添加した。チューブを再秤量し、5X v/wの氷冷した50％メタノールを加えた。サンプルをホモジナイズし（2分、30Hz）、ビーズを除去し、サンプルを-20℃で1時間保存した。サンプルを遠心分離し（20、817 xg、15分、4℃）、上清を回収し、50％メタノールと1：4で合わせ、11：20の最終希釈を得た。血清と尿については、サンプルを100％メタノールと1：1で結合し、-20℃で1時間保存した。サンプルを遠心分離（20, 817 xg, 15分, 4℃）し、上清を回収し、50%メタノールと1:25で結合し、11:50の最終希釈を得た。サンプルを遠心分離（20、817 xg、15分、4℃）し、上清を回収し、さらなる処理まで-80℃で保存した。
細菌培養方法と上清の抽出
細菌は15 mLの培養チューブで、3 mLの改変脳心筋梗塞ブロス（37 g/L BHI粉末、0.025% Cystiene-HCl.H2O, 0.025% Na2S.9H2O, 1ug/mL Hemin, 0.5ug/mL menadione, 0.025% mucin）中で培養した。培地を嫌気槽（Whitley A95 Workstation; 90% N2, 5% H2 & 5% CO2）で48時間予備還元した後、グリセロールストックから細菌培養を開始しました。200μLのグリセロールストックを各培養管に加え、培養をプラトー期初期まで6～36時間行った。培養後、培養液を嫌気槽から取り出し、50uLを採取して16S配列決定用のDNAを抽出し、細菌の正確な同定とコンタミネーションがないことを確認した。残りの培養物を遠心分離（20817xg、15分、4℃）し、上清を回収して100％メタノールと1：1で合わせた。次に、サンプルを-20℃で1時間インキュベートした。サンプルを遠心分離（20,817 xg、15分、4℃）し、上清を回収し、50％メタノールと1：4で合わせ、11：20の最終希釈を得た。
液体クロマトグラフィー-質量分析法
すべてのメタボロームデータは、他の場所で詳細に説明されている方法を使用して、Calgary Metabolomics Research Facility（CMRF）で収集されました36,37。簡単に説明すると、サンプルを遠心分離（20,817 xg、15分、4℃）し、200 µLをLC-MS分析用の深穴96ウェルプレート（Thermo FisherF）に移した。データは、Vanquish™ UHPLC System（サーモフィッシャー）に結合したQ Exactive™ HF Hybrid Quadrupole-Orbitrap™ Mass Spectrometer（サーモフィッシャー）で収集しました。代謝物は、Syncronis HILIC UHPLCカラム（2.1 mm x 100 mm x 1.7um, Thermo-Fisher）で600uL/minの流速でクロマトグラフ分離し、バイナリー溶媒系（溶媒A、20 mMギ酸アンモニウム pH 3. 0 in MS grade H20 and solvent B, MS grade acetonitrile with 0.1% formic acid (%v/v)) と以下のグラジエントで600uL/minの流速で行いました：0-2 mins, 100 %B; 2-7 mins, 100-80 %B; 7-10 mins, 80-5 %B; 10-12 mins, 5% B; 12-13 mins, 5-100 %B; 13-15 mins, 100 %B. サンプル注入量は2uLであった。MassMデータは、MS1、ネガティブフルスキャンモードで、50-750 m/zを240,000の分解能でスキャンして取得しました。メタボロミクスデータファイルは、標的メタボロミクス用Pythonパッケージであるms-mint（version 0.1.8.3; mint.resistancedb.org）で処理し、El-Maven (v0.12.0) ソフトウェアパッケージで検証した38,39。標的分析では、639種類の標準物質を含む市販の代謝物標準物質ライブラリ（MSMLS™ Sigma-Aldrich）から観測されたm/zシグナルとクロマトグラフィー保持時間を一致させることで代謝物を同定しました。ターゲット分析およびアンターゲット分析の両方において、シグナル強度<2500のピークは、その領域のブランクシグナルの平均より2倍以上大きいピークと同様に削除されました。
微生物叢の組成分析
腸内容物からのDNA抽出・精製は、PowerFecal Pro DNA extraction kit (Qiagen, Hilden, Germany)を用いて行った。16 S rRNA遺伝子のV4領域は、以下のバーコード付きプライマー配列で増幅した。"X "は8ヌクレオチドバーコードを示す（Fwd: AATGATACGCGACCGAGATCTACXXXXXXTATGTAATTGTGCCAGCMGCCGCGTAA, Rev: CAAGCAGAAGACGCATACGAGATXXXXAGTCAGCCGACTACHVGGTWTCTAAT）を用いてKAPA HiFi polymerase (Roche, Basel, CH) を用いて下記のサイクル条件下で行った。初期変性98 ℃、2分間、98 ℃、30秒間、55 ℃、30秒間、72 ℃、20秒間を25サイクル、72 ℃、7分間で最終伸長させる。NucleoMag® NGS (Macherey-Nagel, Düren, Germany) を使用してPCRクリーンアップとサイズ選択を行い、SequalPrep™ Normalization Plate Kit (ThermoFisher, MA, USA) を用いて製造者のプロトコルにしたがってPCR産物を正規化しました。個々のPCRライブラリーをプールし、High Sensitivity D1000 ScreenTape Station (Agilent, CA, USA)とQubit fluorometer (ThermoFisher)で定性および定量評価を行いました。16 S rRNA v4遺伝子アンプリコンシーケンスは、MiSeqプラットフォーム（Illumina）上のV2-500サイクルカートリッジ（Illumina、CA、USA）を用いて実施した。Miseqデータをfastq形式に変換し、bcl2fastqソフトウェア（Illumina）を用いてデマルチプレックスした。配列処理は、dada2 Rパッケージを用いて行った。品質スコア<Q20の配列は削除され、フォワードリードとリバースリードはそれぞれ230と210塩基対にトリミングされた。配列はマージされ、キメラは同定され除去された。配列深度は、サンプルあたり25000配列に正規化した。OMM12コンソーシアムメンバーの16 S遺伝子配列を含む社内データベースを用いて、分類を行った。社内データベースは、OMM12メンバーの全長配列の16S部分19を取り出し、Fasta形式で結合することで作成した。
統計解析
正規化された代謝物量データはzスコアで表示されます。
を表示する。
(1)
ここで、xi＝元の代謝物シグナル、μ＝全サンプルにわたる代謝物シグナルの平均値、σ＝全サンプルにわたる代謝物シグナルの標準偏差とする。Fold changeの計算は以下のように行った。
$${Log}2{FC}={Log}2\left(B\right)-{Log}2(A)$$
(2)
ここで、AおよびBはそれぞれA群およびB群における所定の代謝物の平均値である。同じデータセットから複数の比較が導き出される場合、ボンフェローニ補正を使用して多重比較のp値を調整した。データ解析は、Rプログラミング言語41を使用し、RStudio環境40で実施した。データ操作は、tidyverse collectionのパッケージを使用して行った42。マルチパラメトリック解析は、veganパッケージの関数を用いて実施した43。部分R2解析はrsqパッケージ44を使用して実施した。プロットは、ggplot245およびpheatmap46パッケージを使用して作成した。
報告書の概要
研究デザインの詳細については、本記事にリンクされているNature Portfolio Reporting Summaryでご確認いただけます。
データの入手方法
本研究で生成された生データおよび処理データは、プロジェクトIDの下、Metabolomics Workbenchデータベースに寄託されています。PR001468 (https://doi.org/10.21228/M8ZT5R). 16 SアンプリコンシーケンスデータはNCBI SRA: PRJNA931649(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA931649)に寄託された。ソースデータは本論文に添付されています。
コードの入手方法
プロット生成のためのサンプルコードは、以下のリポジトリで公開されています: https://github.com/kirbrown/microbiome-metabolites.git. また、本原稿の図表を構成するデータは、ダッシュボードアプリケーション（https://github.com/mccoy-geuking/microbe_metabolite_app）で可視化することが可能です。
参考文献
Judge, A. & Dodd, M. S. Metabolism. エッセイ・バイオケム 64, 607-647 (2020).
論文CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
ハーディング、V.J.妊娠中の代謝。Physiol. Rev. 5, 279-301 (1925).
記事CAS Google Scholar
M. クライバー、生命の火。動物のエネルギー学への導入。(John Wiley & Sons, Inc., New York: London, 1961).
P. J. Jurtshuk, in Medical Microbiology, S. Baron, Ed. (Galveston, TX, USA, 1996).
Putnam, E. E. & Goodman, A. L. 腸内常在菌によるビタミンB群の獲得。PLoS Pathog. 16, e1008208 (2020).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Steinert, R. E., Lee, Y. K. & Sybesma, W. Vitamins for the Gut Microbiome（腸内細菌叢のビタミン）. Trends Mol. Med. 26, 137-140 (2020).
記事CAS PubMed Google Scholar
Krautkramer, K. A., Fan, J. & Backhed, F. マルチキングダム中間体としての腸内細菌代謝産物。Nat. Rev. Microbiol 19, 77-94 (2021).
記事CAS PubMed Google Scholar
Uchimura, Y. et al. Antibodies Set Boundaries Limiting Microbial Metabolite Penetration and the Resultant Mammalian Host Response. Immunity 49, 545-559.e545 (2018).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Macfarlane, S. & Macfarlane, G. T. 短鎖脂肪酸生成の制御。Proc. Nutr.Soc. 62, 67-72 (2003).
論文 CAS PubMed MATH Google Scholar
Agus, A., Planchais, J. & Sokol, H. Gut Microbiota Regulation of Tryptophan Metabolism in Health and Disease. Cell Host Microbe 23, 716-724 (2018).
記事CAS PubMed Google Scholar
McDonald, B. et al. Programing of an Intravascular Immune Firewall by the Gut Microbiota Protects against Pathogen Dissemination during Infection. Cell Host Microbe 28, 660-668.e664 (2020).
記事CAS PubMed Google Scholar
Mager, L. F. et al. Microbiome-derived inosine modulates response to checkpoint inhibitor immunotherapy. Science 369, 1481-1489 (2020).
記事ADS CAS PubMed Google Scholar
Cai, J., Sun, L. & Gonzalez, F. J. 腸管免疫、炎症、腫瘍形成における腸内細菌叢由来の胆汁酸。Cell Host Microbe 30, 289-300 (2022).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Strandwitz, P. 腸内細菌叢による神経伝達物質調節。Brain Res 1693, 128-133 (2018).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Cani, P. D. et al. 微生物による生物のエネルギー恒常性の制御。Nat. Metab. 1, 34-46 (2019).
記事CAS PubMed Google Scholar
Quinn, R. A. et al. マイクロバイオームのグローバルな化学的効果には、新しい胆汁酸抱合体が含まれる。Nature 579, 123-129 (2020).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Claus, S. P. et al. マウス代謝表現型に対する腸内細菌叢の全身的な多部門効果. Mol. Syst. Biol. 4, 219 (2008).
記事 PubMed PubMed Central Google Scholar
Wikoff, W. R. et al. メタボロミクス解析により、腸内細菌叢が哺乳類の血中代謝物に及ぼす影響の大きさが明らかになった。Proc. Natl Acad. Sci. USA 106, 3698-3703 (2009).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Brugiroux, S. et al. Genome-guided design of the defined mouse microbiota that confers colonization resistance against Salmonella enterica serovar Typhimurium. Nat. Microbiol 2, 16215 (2016).
記事CAS PubMed Google Scholar
Agace, W. W. & McCoy, K. D. Regionalized Development and Maintenance of the Intestinal Adaptive Immune Landscape. Immunity 46, 532-548 (2017).
記事CAS PubMed Google Scholar
Asnicar, F. et al. 1,098人の深い表現型から得られた、宿主の代謝や習慣的な食事とマイクロバイオームの関連性。Nat. Med 27, 321-332 (2021).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Lloyd-Price, J. et al. 炎症性腸疾患における腸内細菌生態系のマルチオミクス。Nature 569, 655-662 (2019).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Dekkers, K. F. et al. An online atlas of human plasma metabolite signatures of gut microbiome composition. Nat. Commun. 13, 5370 (2022).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Herrmann, K. M. The Shikimate Pathway: 芳香族化合物の生合成の初期段階。Plant Cell 7, 907-919 (1995).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Bruel、L. et al. α-ガラクトシダーゼ／スクロースキナーゼ（AgaSK）、ガラクトシダーゼとキナーゼ活性を結合したヒト微生物由来の新規二機能性酵素. J. Biol. Chem. 286, 40814-40823 (2011).
論文CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Peterson, C. T., Rodionov, D. A., Osterman, A. L. & Peterson, S. N. Bビタミンと免疫調節およびがんにおけるその役割. Nutrients 12, 3380 (2020).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Guzior, D. V. & Quinn, R. A. レビュー：ヒト胆汁酸の微生物変換。Microbiome 9, 140 (2021).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Roager, H. M. & Licht, T. R. 健康および疾患における微生物性トリプトファン異化物。Nat. Commun. 9, 3294 (2018).
記事ADS PubMed PubMed Central Google Scholar
Leong, S. C. & Sirich, T. L. Indoxyl Sulfate-Review of Toxicity and Therapeutic Strategies. Toxins (Basel) 8, 358 (2016).
記事 PubMed Google Scholar
Ding, J. et al. A metabolome atlas of aging mouse brain. Nat. Commun. 12, 6021 (2021).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Sato, S. et al. 肝臓におけるサーカディアンリプログラミングは、老化の代謝経路を特定する。Cell 170, 664-677.e611 (2017).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Wilkinson, N. M., Chen, H. C., Lechner, M. G. & Su, M. A. Sex Differences in Immunity. Annu Rev. Immunol. 40, 75-94 (2022).
論文 PubMed Google Scholar
Migliore, L., Nicoli, V. & Stoccoro, A. Gender Specific Differences in Disease Susceptibility: エピジェネティクスの役割. Biomedicines 9, 652 (2021).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Krishnan, S. et al. 腸内細菌叢由来のトリプトファン代謝産物は肝細胞とマクロファージにおける炎症反応を調節する。Cell Rep. 23, 1099-1111 (2018).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Srinivasan, S., Torres, A. G. & Ribas de Pouplana, L. Inosine in Biology and Disease. Genes (Basel) 12, 600 (2021).
記事CAS PubMed Google Scholar
Rydzak, T. et al. 血流感染症の迅速診断のためのメタボリックプレファレンスアッセイ。Nat. Commun. 13, 2332 (2022).
記事ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Groves, R. A. et al. Methods for Quantifying Metabolic Boundary Fluxes of Cell Cultures in Large Cohorts by High-Resolution Hydrophilic Liquid Chromatography Mass Spectrometry. Anal. Chem. 94, 8874-8882 (2022).
記事CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
MAVENによるLC-MSデータ処理：メタボローム解析および可視化エンジン。Curr. Protoc. Bioinforma. 14, 11 (2012).
Google Scholar
Melamud、E.、Vastag、L.およびRabinowitz、J.D. LC-MSデータのメタボローム解析および可視化エンジンです。Anal. Chem. 82, 9818-9826 (2010).
論文CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
R. チームです。(RStudio, Inc., Boston, MA, 2015).
R開発コアチーム。(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2013）。
Wickham, H., François, R., Henry, L. & Müller, K. dplyr: データ操作の文法(A Grammar of Data Manipulation)。Rパッケージバージョン0.7.6. (2018).
Blanchet, F. G. et al. vegan: コミュニティエコロジーパッケージ. (2020).
Zhang, D. rsq: R-Squaredと関連指標。Rパッケージバージョン2.5. (2022).
Wickham, H. ggplot2: データ解析のためのエレガントなグラフィックス。(2016).
Kolde, R. pheatmap: プリティヒートマップ。(2015).
参考文献のダウンロード
謝辞
International Microbiome Centre（IMC）のスタッフに感謝する。IMCは、カミング医学部、Western Economic Diversification、Alberta Economic Development and Trade (AEDT)の支援を受けています。KBは、カナダ自然科学・工学研究評議会（NSERC）、アルバータ・イノベイツ・ヘルス・ソリューションズ（AIHS）、キラム財団からの卒業研究費により支援されています。IALは、Alberta Innovates Translational Health Chairとカナダ自然科学・工学研究評議会（NSERC; DG04547）からの助成金により支援されています。メタボロミクスデータは、International Microbiome CentreとCanada Foundation for Innovation (CFI-JELF 34986)の支援を受けたCalgary Metabolomics Research Facilityで取得しました。SWは、Genome Canadaの2017年Large Scale Applied Research Program助成金の支援を受けています。KDMは、カルガリー大学Killam Memorial Chairの支援を受けています。本研究は、KDMへのカナダ保健研究所（CIHR）助成金（PJT-165930）の支援を受けています。
著者情報
著者と所属
カルガリー大学カミング医学部スナイダー慢性疾患研究所生理学・薬理学教室、カルガリー、T2N 4N1、カナダ
カースティ・ブラウン、キャロリン・A・トムソン、ヴィナ・ファン＆キャシー・D・マッコイ
カナダ、カルガリー、T2N 1N4、カルガリー大学、生物科学部
ソーレン・ワッカー、マリヤ・ドリキッチ、ライアン・グローブス＆イアン・A・ルイス
貢献度
概念化。方法論：K.B.、I.A.L.、K.D.M.。形式的分析：K.B.、S.W.、I.A.L.、K.D.M: 調査：K.B.、S.W.、R.G: K.B.、M.D.、R.G.、V.F. リソース。ライティング - 原案: I.A.L., K.D.M: 執筆-原案：K.B.、C.A.T.、I.A.L.、K.D.M. 執筆-レビュー＆エディティング。監修：K.B., C.A.T., S.W., M.D., I.A.L., R.G., K.D.M.。I.A.L.、K.D.M. 資金獲得。I.A.L.、K.D.M.
責任著者
キャシー・D・マッコイに対応しています。
倫理に関する宣言
競合する利益
著者は、競合する利害関係を宣言していない。
査読
ピアレビュー情報
Nature Communicationsは、Pieter Dorrestein、Henrik Roager、およびもう一人の匿名査読者の、本作品の査読への貢献に対して感謝します。査読者の報告書はこちら。
追加情報
出版社からのコメント Springer Natureは、出版された地図や所属機関の管轄権の主張に関して、中立的な立場を保っています。
補足情報
補足情報
ピアレビューファイル
報告書の概要
ソースデータ
ソースデータ
権利と権限
オープンアクセスこの記事は、クリエイティブ・コモンズ表示4.0国際ライセンスの下でライセンスされており、原著者と出典に適切なクレジットを与え、クリエイティブ・コモンズのライセンスへのリンクを提供し、変更を加えたかどうかを示す限り、あらゆる媒体や形式での使用、共有、適応、配布、複製を許可します。この記事に掲載されている画像やその他の第三者の素材は、素材へのクレジット表示で別段の指示がない限り、記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれています。素材が記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれておらず、あなたの意図する使用が法的規制によって許可されていない場合、または許可された使用を超える場合、あなたは著作権者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを見るには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
転載と許可
この記事について
この記事を引用する
Brown, K., Thomson, C.A., Wacker, S. et al. Microbiota alters the metabolome in an age- and sex- dependent manner in mice. Nat Commun 14, 1348 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-37055-1
引用元：ダウンロード
2022年5月11日受領
2023年3月1日受理
2023年3月11日発行
DOIhttps://doi.org/10.1038/s41467-023-37055-1
この記事を共有する
以下のリンクを共有した人は、このコンテンツを読むことができるようになります。
共有リンクを取得する
コンテンツ共有イニシアティブ「Springer Nature SharedIt」により提供されます。
対象者
メタボリズム
メタボロミクス
マイクロビオタ
粘膜免疫学（Mucosal immunology
コメント
コメントを投稿することで、私たちの規約とコミュニティガイドラインに従うことに同意したことになります。もし、罵詈雑言や規約・ガイドラインに沿わないものがあれば、不適切なものとしてフラグを立ててください。
ネイチャーコミュニケーションズ（Nat Commun） ISSN 2041-1723(オンライン)
ネイチャーズドットコムサイトマップ
ネイチャーポートフォリオについて
私たちについて
プレスリリース
報道関係者
お問い合わせ
ディスカバーコンテンツ
ジャーナルA-Z
テーマ別記事
ナノ
プロトコル交換
ネイチャーインデックス
パブリッシングポリシー
ネイチャー・ポートフォリオ・ポリシー
オープンアクセス
著者・研究者向けサービス
転載・許可
研究データ
言語編集
科学編集
ネイチャーマスタークラス
ネイチャーリサーチアカデミー
リサーチソリューション
図書館・施設
ライブラリアンサービス＆ツール
図書館員用ポータルサイト
オープンリサーチ
図書館に推薦する
広告・パートナーシップ
広告
パートナーシップとサービス
メディアキット
ブランデッドコンテンツ
キャリア開発
ネイチャーキャリア
ネイチャーコンファレンス
ネイチャーイベント
地域別ウェブサイト
ネイチャーアフリカ
ネイチャーチャイナ
ネイチャーインディア
自然イタリア
ネイチャージャパン
ネイチャーコリア
自然中東
個人情報保護方針

クッキー（Cookie）の使用

Cookieを管理する/私のデータを販売しない
法的注意事項

アクセシビリティ宣言

ご利用条件

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？