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妊娠前および周産期のマイクロバイオームを解析し、妊娠、出産後、および児に関連する健康転帰のリスクを判定するオーストラリアの前向きコホート研究、MothersBabies研究： 研究計画書

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MDPIオープンアクセスジャーナル
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ジャーナル IJERPH 20巻 18号 10.3390/ijerph20186736
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オープンアクセス研究計画書
妊娠前および周産期のマイクロバイオームを解析し、妊娠、出産後、および児に関連する健康転帰のリスクを判定するオーストラリアの前向きコホート研究、MothersBabies研究： 研究計画書

https://www.mdpi.com/1660-4601/20/18/6736



Naomi Strout 1ORCID、Lana Pasic 1ORCID、Chloe Hicks 1ORCID、Xin-Yi Chua 1ORCID、Niki Tashvighi 1、Phoebe Butler 1、Zhixin Liu 2,3、Fatima El-Assaad 1ORCID、Elaine Holmes 4ORCID、Daniella Susic 1,5,6ORCID、Katherine Samaras 7,8,9ORCID、Maria E. Craig 6ORCID。クレイグ 6ORCID,グレゴリー・K・デイビス 5,6ORCID,アマンダ・ヘンリー 5,6ORCID,ウィリアム・L・レジャー 6ORCIDおよびエマド・M・エル・オマール 1,*ORCID
1
UNSWマイクロバイオーム研究センター、セントジョージおよびサザーランド臨床キャンパス、UNSWシドニー、シドニー、ニューサウスウェールズ州2052、オーストラリア
2
UNSW Stats Central, Biological Sciences South Building (E26), Level 2 Kensington, UNSW Sydney, Sydney, NSW 2052, Australia
3
Healthdirect Australia, Level 4, 477 Pitt Street, Sydney, NSW 2000, オーストラリア
4
オーストラリア国立フェノームセンター、ハリー・パーキンス研究所、マードック大学、パース、WA 6150、オーストラリア
5
オーストラリア、ニューサウスウェールズ州コガラ、セント・ジョージ病院、女性・小児健康科
6
UNSW Sydney、シドニー、ニューサウスウェールズ州2052、オーストラリア、臨床医学部、女性健康学科
7
複合疾患プログラム、ガーバン医学研究所、ダーリングハースト、NSW 2010、オーストラリア
8
オーストラリア、ニューサウスウェールズ州ダーリングハースト、セント・ヴィンセント病院内分泌科
9
St Vincent's Clinical Campus, UNSW Sydney, Sydney, NSW 2052, オーストラリア
*
著者
Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20(18), 6736; https://doi.org/10.3390/ijerph20186736
受理された： 6 June 2023 / Revised: 3 August 2023 / Accepted： 2023年9月6日 / 発行：2023年9月9日
(本論文は特集「女性の健康、妊娠と子どもの健康」に属する）
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要旨
マイクロバイオームはヒトの健康と生殖を決定する重要な因子として浮上しており、最近のエビデンスでは、周産期の不利な健康転帰にマイクロバイオーム異常が関与していることが示唆されている。既存の研究は、サンプルの収集と時期、コホートデザイン、サンプルデザイン、および妊娠前のマイクロバイオームに関するデータの欠如により制限されている。この前向き縦断的コホート研究では、周産期の有害転帰の発生におけるマイクロバイオームの役割を十分に調査するために、2000人のオーストラリア人女性を募集する。参加者は妊娠前1年から産後5年までの最長7年間登録される。評価は妊娠が成立するまでは3ヵ月ごとに、その後トリメスター1（妊娠5週＋0～12週＋6週）、トリメスター2（妊娠20週＋0～24週＋6週）、トリメスター3（妊娠32週＋0～36週＋6週）、産後1週間、2ヵ月、6ヵ月、そして1～5年までは毎年行われる。各評価において、母親参加者は経口、皮膚、膣、尿、便のサンプルを自己採取する。小児からは経口、皮膚、尿、便サンプルを採取する。血液サンプルは、研究採取センターにアクセスできる母親参加者から採取する。人体測定、血圧、心拍数、血清ホルモンおよび代謝パラメータを測定する。食事、身体活動、精神的健康、子どもの発達のマイルストーンを評価するために、有効な自己報告式の質問票が実施される。投薬、内科的、外科的、産科的既往歴、COVID-19の影響、生活環境、妊娠および児の健康転帰が記録される。マルチオミクス・バイオインフォマティクスおよび統計解析により、ハイリスク妊娠、ローリスク妊娠、出生後の有害な状態、および／または小児期の疾患を発症した参加者と、そのマイクロバイオームとの関連を、異なるサンプルタイプについて評価する。
キーワード：マイクロバイオーム、プレコンセプション、妊娠、産後、周産期の健康、女性の健康、子どもの健康、生殖

  1. はじめに
    マイクロバイオームは、私たちの体内や体上に生息する何兆もの微生物とその集合体ゲノムから構成され、生殖やその臨床転帰を含むヒトの健康の重要な決定要因として浮上している[1]。マイクロバイオームの発達は出生前から始まっており、世代間や母系を超えたマイクロバイオームの遺伝、不利な妊娠転帰との関連、次世代の健康に影響を与える可能性を示す新たな研究が登場している [2,3,4]。過去10年間で、ヒトマイクロバイオームはヒトの健康に寄与する重要な因子として確立されつつあり、妊娠中だけでなく、妊娠前の時期にもマイクロバイオームを調べることが重要である [5,6] 。妊娠前の健康状態は、妊娠の結果を左右する重要な指標であり、妊娠前の健康状態が将来の多くの世代に影響を及ぼすことになる [7] 。妊娠を取り巻く特異な生物学的性質や妊娠中の甚大な生理的変化を考慮すると、妊娠前のマイクロバイオームもまた、妊娠の成功や妊娠中、発育中の胎児に大きな役割を果たすと予想される [2,8,9]。現在の研究では、妊娠中のマイクロバイオームと有害な妊娠状態との間に有意な関連性があることが示されているが、データは決定的なものには程遠い [10,11,12,13,14]。驚くべきことに、既存の周産期マイクロバイオーム研究では、妊娠前の重要な時期を対象としたものはなく、これは注目すべきギャップであり、専門家団体からも重要な推奨事項となっている［5,6,10］。MothersBabies研究は、我々のパイロット研究であるThe Microbiome Understanding in Maternity Study (MUMS) [15]の成功に続くもので、マルチオミクス技術を用いて、妊娠期間を通じて100人の妊婦のマイクロバイオームを縦断的かつ包括的に調べたものである。
    妊娠中、胎児の健全な発育をサポートするためには、ホルモン、代謝、免疫調節、循環器系の適応に加え、母体のマイクロバイオームの変化など、多くの生理学的変化が同時に必要である [4] 。健康な妊婦の場合、マイクロバイオームは、トリメスター1のバランスのとれた多様な組成から、トリメスター3では多様性が低下し、より炎症性の高いマイクロバイオータへと変化する [4,12] 。このような劇的な変化は、放線菌とプロテオバクテリアが増加し、フェカリス菌が減少し、α-多様性が減少することで特徴づけられる [4,12]。さらに、合併症のある妊娠と合併症のない妊娠では、マイクロバイオームに有意差があることが示されている [12,16] 。また、これまでのエビデンスから、妊娠中に膣マイクロバイオームは乳酸桿菌種の増加、α-多様性およびβ-多様性の減少、群集組成の安定性の増加が起こることが示唆されている [17] 。注目すべきは、アフリカ系とヨーロッパ系の女性の膣内マイクロバイオームプロファイルが大きく異なり、マイクロバイオームに関連した変化は妊娠初期に起こり、アフリカ系女性で最も顕著であることが複数の研究グループによって示されていることである [18,19] 。
    妊娠中の子癇前症、妊娠糖尿病（GDM）、肥満などの心血管疾患や代謝性疾患は世界的に増加しており、マイクロバイオームの相互作用やそれらの発症における役割は、発展途上の研究テーマとなっている [13,14,20,21,22,23] 。既存の研究によると、子癇前症の妊婦は細菌の多様性が減少しており、フソバクテリウムやヴェイヨネラなどの日和見病原体が濃縮され、フェーカリバクテリウムやアッカーマンシアなどの有益な細菌が減少しているなど、明らかなディスバイオーシスを示している [24]。MUMS Studyの予備的データ（未発表）は、Pintoらの最近の結果とともに、GDM女性の微生物組成の異常を同定しており、この異常はGDM発症前に現れ、妊娠中も持続することから、GDM発症の非侵襲的予測バイオマーカーとしての役割を果たす可能性が示唆されている［25］。さらに、COVID-19の大流行の影響により、過剰な妊娠時体重増加（EGWG）とGDMの診断が増加しており、マイクロバイオームの変化も関連している［26,27,28］。また、COVID-19感染症は、単独でも、妊娠中および非妊娠中の罹患者において特徴的なマイクロバイオームの変化を引き起こすことが立証されている［26,29］。
    さらに、出生時のマイクロバイオータの世代間および母系継承が存在し、マイクロバイオームの発達は子供が生まれるかなり前から始まっていることが文献から証明されている [2] 。腸内細菌叢は出生後急速に拡大し、最終的には5歳前後で安定する [26] 。早期の腸内細菌叢異常が腸内細菌叢の長期的な健康に影響を及ぼし、肥満や心代謝疾患、アレルギーやアトピー性疾患、神経発達に悪影響を及ぼすリスクが高まる可能性があることは、すでに研究によって実証されている [27,28,29,30] 。また、幼少期の抗生物質の使用は、肥満、アトピー性疾患、成人後の疾患のリスクを高めることも実証されている [28,31] 。
    したがって、MothersBabies Studyの主な目的は、これらの既存のデータを基に、周産期の有害な転帰と関連する妊娠前の母親のマイクロバイオームのシグネチャーを定義することが可能かどうか、また、そのようなシグネチャーが宿主因子や環境因子の影響を受けるかどうか、さらに、妊娠前および周産期のマイクロバイオームが小児期の健康と疾患にどの程度関与しているかを明らかにすることである。
    具体的な目的は以下の通りである：
    オーストラリア人女性のマルチサイト・マイクロバイオーム・コミュニティ（便、膣、口腔、皮膚、血液、尿）において、妊娠前から妊娠を経て産後までの母体マイクロバイオームの自然進化を明らかにする；
    妊娠中の有害転帰（例：GDM、子癇前症、周産期精神疾患、妊娠中の肥満／EGWG）と関連するマルチサイト・マイクロバイオーム・シグネチャー（便、膣、口腔、皮膚、血液、尿）を定義する。
    MothersBabies Studyはまた、将来の発育と健康に関連させるため、研究内で生まれたすべての子供について、マルチサイトでのマイクロバイオーム検体と関連するメタデータを収集している。具体的な健康状態としては、喘息、アレルギー、アトピー性疾患、小児肥満、1型糖尿病、神経発達疾患などがあり、乳幼児や小児における「健康な」マイクロバイオームの代表的なものを明らかにすることも目指している。

  2. 方法と分析
    2.1. 研究デザイン、サンプル選択、設定
    MothersBabies Studyは、2000組の母子を対象とした縦断的前向き観察コホート研究であり、オーストラリアの集団を対象に、妊娠前（12ヶ月まで）から開始し、産後2年まで継続する。パートナーは "オプトイン "し、1回限りのベースラインサンプルを提供することができる。オーストラリアには妊娠前専用のクリニックはないため、コホートは妊娠を計画している女性から自己募集し、従来の印刷物やテレビ媒体だけでなく、ソーシャルメディア広告も利用する。参加はマルチモーダルであり、参加者は、遠隔医療と質問票を通じてオンラインで評価を完了し、サンプルをニューサウスウェールズ大学マイクロバイオーム研究センター（UNSW MRC、オーストラリア、コガラ）に郵送するか、UNSW MRCに出席して評価を受けるかを選択できる。これにより、オーストラリア全土の地方や遠隔地にいる参加者を含め、すべての参加者が研究に参加できるようになり、COVIDの安全性が保証され、2020年にパンデミックが始まって以来、多数の継続的な公衆衛生命令が出されている間、研究を継続することができる。
    2.2. 対象/除外基準
    18歳以上の生物学的女性で、ベースライン受診から12ヵ月以内に妊娠する意思があり、オーストラリア国内で妊婦健診を受ける意思があり、研究期間中受診可能で、プロトコールの全要件を遵守することに同意し、研究に関連する処置を受ける前に本人および新生児に対して書面によるインフォームド・コンセントを提供すること。女性は、組み入れ基準を満たさないか、登録時に妊娠している場合は除外される。ベースライン時に尿中ヒト絨毛性ゴナドトロピン（HCG）検査を行い、妊娠前の状態を確認する。不運にも参加者が参加期間中に妊娠喪失を経験した場合、参加者は研究を辞めるか、12ヵ月の妊娠前段階を継続するかの選択肢がある。
    参加者のパートナーには、ベースラインの便サンプル、経口サンプル、膣サンプル（該当する場合）を1回だけ提供してもらう。この要素には、組み入れ／除外基準はなく、生物学的性別による除外もない。
    2.3. データ収集
    2.3.1. スケジュール
    データとマイクロバイオーム試料は、図1に示すように、最大13の時点にわたって収集される。
    Ijerph 20 06736 g001図1. データとマイクロバイオーム試料。母親のサンプルには、血清、血漿、初回通過尿サンプル、口腔スワブ、膣スワブ、皮膚スワブ、便サンプルが含まれる。子どものサンプルには、初回通過尿サンプル、口腔スワブ、皮膚スワブ、便サンプルが含まれる。BIA：身体インピーダンス分析。AES： Australian Eating Survey（オーストラリア摂食調査）。IPAQ：国際身体活動調査票。K-10：ケスラー-10。バイタル：心拍数、呼吸数、血圧、体温、パルスオキシメトリ。Meds：投薬。ASQ：年齢・段階質問票（Ages & Stages Questionnaire）。
    2.3.2. マイクロバイオーム解析用サンプル
    マイクロバイオームサンプルは、文書およびビデオによる説明を含む標準化されたUNSW MRC臨床採取プロトコルを用いて採取される。複数の身体部位（表1）を分析し、包括的なマイクロバイオーム「マップ」を作成するとともに、妊娠中の様々な有害疾患転帰のシグネチャーを作成する。マイクロバイオームサンプルは、患者が特定のタイムポイント（表1）で自己採取し、分注、-80℃での保存、その後のDNA抽出のためにUNSW MRCに返送する。便サンプルは滅菌ColOff捕集バッグを用い、Stratec PSP Spin Stool DNA Plus Kitおよび95％エタノールを入れたSarstedtチューブにサンプルを入れて採取する。口腔、膣、皮膚のマイクロバイオームサンプルは、滅菌したCopan FLOQswabsとeNatグアニジンチオシアネートベースのDNA安定化培地を用いて採取する。サンプルは、オーストラリア郵便局とのExempt Human Specimens B契約により、小包郵便でUNSW MRCに返送される。
    表1. 採取したマイクロバイオームサンプル

2.3.3. メタボローム解析用サンプル
血液（血清および血漿）、初回通過尿および便のサンプルは、UNSW MRCまたは共同研究施設に来訪できる参加者から採取する。血清および血漿サンプルは、微量遠心チューブに分注する前に、4℃で 15 分間、2500rpm で遠心分離する前に、最低 30 分、最高 60 分間凝固させなければならない。尿および便検体は直ちに微量遠心管に分注する。全サンプルは、下流の用途に備えて-80℃で保存する。
2.3.4. 臨床データ
各訪問時に、参加者は、人口統計、医学的、外科的、および産科的病歴、医学的状態および試験中に生じた妊娠合併症、試験期間中に服用した薬、カフェイン、喫煙、アルコール、違法薬物の使用、ペットおよび動物／家畜を含む環境暴露、睡眠習慣／規則性、妊娠のタイプ（自然妊娠または補助妊娠、および補助妊娠の場合はその方法）、陣痛のタイプ、陣痛の長さ、周産期ケアのモデル、出産の場所、および日常的な妊産婦ケアおよび産後ケアの一環として収集された評価を記録する。
子どもは、出産の種類、アプガースコア（1分、5分、10分）、授乳の方法、食事、睡眠環境、睡眠の健康状態、身体活動とスクリーンタイム、動物との接触、病気、薬の使用、予防接種、入院などを記録する。
2.3.5. 身体的測定
体温（摂氏）、血圧（mmHg）、心拍数（bpm）、呼吸数、身長（cm）、体重（kg）、BMI、体組成、ウエスト周囲径（cm）など。出産後の各訪問時に記録される子どもの身体測定値には、体温（摂氏）、心拍数（bpm）、呼吸数、および体長／身長（cm）、体重（kg）、頭囲（cm）が含まれる。
2.3.6. 質問票
母親の食事、運動、気分、および小児の発達マイルストーン、身体活動、睡眠の健康状態を評価するために、以下の有効な質問票が使用される。
母親の食事は、ベースラインおよびトリメスター3ではAustralian Eating Survey [34]を用いて記録し、その他のすべての受診では7日間の食事日記（Easy Diet Diaryアプリ（https://xyris.com.au/products/easy-diet-diary/ 2021年11月17日アクセス））を用いる。これらのツールはいずれもオーストラリアの集団で有効性が確認されている。
母親の身体活動は、大規模コホート研究における身体活動の評価に有用な、一般に公開されているオープンアクセスツールであるInternational Physical Activity Questionnaire [35]を用いて評価する。本研究では、身体活動の推定値を比較するためにより詳細な情報を研究者に提供するロングバージョンを使用する。
母親の気分は、心理的苦痛の簡便な尺度として広く推奨されているKessler Psychological Distress Scale（K10）[36]を用いて評価され、妊娠中の不安およびうつ病を含む一般的な精神健康障害の治療後の転帰の尺度として用いられている[37]。参加者がeSurveyを完了するため、これはEdinburgh Depression Scale（EDS） [38] よりも好ましいツールであった。
EPOCH Toddler Dietary Questionnaire（EPOCH-TDQ）[39]は13項目の質問票で、1～2.9歳の小児の過体重または肥満のリスク増加に関連する食事摂取の側面を評価するために開発された。核となる質問項目は、野菜の摂取量、任意の飲食物の摂取量、摂取した穀物や牛乳の種類に関するデータである。さらに、肥満リスクの上昇に関連すると思われる授乳方法（ミルクの摂取量と乳児用調製粉乳の摂取量）に関するデータを提供する一連の質問（質問6～7）を含めることができる。
Ages&Stages（ASQ3）[40]発達質問票が使用され、コミュニケーション、粗大運動、微細運動、問題解決、個人的社会的スキルの領域で乳幼児および小児の発達をスクリーニングする。
運動行動質問票（Movement Behaviour Questionnaire-Child：MBQ-C）[41]は、0～5歳児の運動行動を測定するための有効な「目的に合った」迅速評価ツールである。MBQ-Cは、子どもが歩き始めたと親が報告した時点から実施される。MBQ-Cは、平日と週末に分けて身体活動とスクリーン時間を評価し、1日の活動的な遊び、精力的な遊び、受動的なスクリーン時間、対話的なスクリーン時間の合計について、1日の加重平均を算出する。
睡眠の健康は、睡眠時間に加えて睡眠習慣を評価するMBQ-Cを用いて評価する。さらに、Patient-Reported Outcomes Measurement Information System（PROMIS）EC Parent-Report SF v1.0-Sleep Health 8 a [42] は、子供の睡眠の質を評価するために保護者に8つの短い質問をする。PROMISツールは、概念的および意味的な明確性を確保するために広範な定性的方法を用いて、英語で開発された。これらのツールは、同じ内容領域に関するより確立された尺度との信頼性と比較可能性がテストされている。
2.4. COVID-19の影響と研究の適応
マイクロバイオームの変化とCOVID-19という現代史の中でも特異な時期とを関連付ける新たな証拠が現れただけでなく、この研究には修正を要する側面もあった [43,44,45,46,47,48,49,50] 。これは、登録時および試験評価実施時の参加者の安全を確保するためであった。2020年には、生物学的検体を郵送するためのオーストラリア郵便サービスの免除を受け、自宅での検体採取を容易にすることで、継続的なリクルートと既存参加者の継続が可能となり、TelehealthとeSurveysを使用して、すべての研究データをデジタルで収集することができた。この実現可能性はすでに実証されており、臨床現場では健康と安全上の理由から患者ケアをテレヘルスに移行している。参加者のCOVID-19感染日、ワクチン接種率、ワクチンブランド、地域特有のロックダウンデータが収集された。これらの追加データは新規のものであり、COVID-19感染前と比較して、参加者にCOVID-19が曝露された後に変化があるかどうか、また感染後にマイクロバイオームが回復するかどうかを明らかにすることができ、同時にCOVID-19曝露がマイクロバイオームへの影響を通じて妊娠転帰に影響を及ぼすかどうかも明らかにすることができる。MothersBabies試験のユニークなデザインは、妊娠前から開始されるため、研究者はCOVID-19の影響を縦断的にモニターすることができ、初めて妊娠前および感染前のマイクロバイオームの状態を知ることができる。
2.5. 主要アウトカムと共変量評価
主要結果は、妊娠前から産後2年までの母体の微生物群集組成の特徴を明らかにし、妊娠前に妊娠を低リスクか高リスクのいずれかにうまく分類できるかどうかを判定することである。ハイリスク妊娠とは、子癇前症、GDM、周産期精神疾患、EGWGのいずれかの発症を特徴とする妊娠と定義される。
副次的アウトカムは以下の通り：
妊娠合併症を有する女性において妊娠マイクロバイオームがどのように異なるかを調べる；
母親のマイクロバイオームが妊娠中の過度な体重増加と関連するかどうかの検討；
COVID-19の感染／曝露が母親と子供の健康転帰にどのような影響を及ぼしているかを調べる；
生後5年間の小児マイクロバイオームの発達が、出生様式、母親のマイクロバイオーム伝播、摂食様式、小児非感染性疾患とどのように関連しているかを調べる。
主要アウトカムに加えて、解析中に以下の潜在的交絡因子を評価する：
妊娠前のBMI；
食事と身体活動
出産の様式と場所；
投薬およびサプリメント（抗生物質、処方薬、市販薬、栄養補助食品、プレ/プロバイオティクス、予防接種を含むが、これらに限定されない）；
パリティ；
母親の年齢；
受胎の種類
2.6. 微生物叢DNA抽出、定量、塩基配列決定
サンプルはQIAGEN QIAsymphony DSP Virus/Pathogen Kitを用いてDNA抽出を行う。便サンプルは95℃で10分間インキュベートした後、0.1 mmジルコニアビーズ入り2.0 mLビーズチューブに移し、TissueLyser IIを用いて30 Hzで5分間ビーズビートを行う。その後、25μLのProteinase Kをチューブに加え、70℃で10分間インキュベートした後、上清をQIAsymphonyに移す。口腔スワブ、膣スワブ、皮膚スワブを56℃で60分間インキュベートし、上記と同様にビーズビートと細菌細胞溶解を行う。口腔、膣、および皮膚サンプルに600μLの緩衝液ALを加える。Qubit Fluorometerを用いてDNAを定量する。サンプルは準備が整うまで-80℃で保存され、ショットガンメタゲノムシークエンシングのためにUNSW Ramaciotti Centre for Genomicsに移送される。ショットガン・メタゲノミック・シーケンスは、バクテリア/古細菌のプロファイルを提供するだけでなく、ウイルス、真菌、その他の微生物のプロファイルも提供できるため、より高いデータ洞察力が得られることから、この研究に選択された。さらに、機能的能力に関する洞察を提供する一方で、種レベルまで高い分類学的解像度を可能にする。
2.7. メタボローム解析
メタボローム解析は、NMR分光法と超高速液体クロマトグラフィーMS（UPLC-MS）を用いて、マードック大学のオーストラリア国立フェノームセンターで実施される。サンプルは、血清、尿、糞便に対して有効なサンプル調製および測定プロトコルを用いて処理される[51,52]。重回帰法を用いたBruker in vitro diagnostics research（IVDr）法を用いて、血清中の112種類のリポタンパク質サブクラスと34種類の低分子代謝物、および尿中の50種類の代謝物を定量し[53]、さらに広範な代謝物パネルについて半定量的非標的分析を実施する。
2.8. サンプルサイズの計算
この研究は、介入試験を視野に入れたさらなる研究を正当化するのに十分な大きさの、妊娠前から妊娠中、そして小児期までの微生物叢の違いがあるかどうかを確立することを目的としているため、サンプルサイズは、微生物のβ多様性（種間の進化的距離）におけるグループ間の大きさの違いを検出することに基づいている。妊娠中および妊娠中以外の利用可能なデータのほとんどが、腸内細菌叢（経口または膣）と、心血管および代謝性合併症との関連性の可能性に関するものであるため、サンプルサイズの計算には腸内微生物のβ多様性の違いを選択した。独立2標本のt検定に基づく効果量d（平均差）を0.4とすると、妊娠および出産の転帰に対する腸内細菌叢β多様性の中等度効果量0.4を証明するために必要な疾患症例数は51となる（負の転帰の発生率が最も低い子癇前症に基づく）。したがって、検出力80％、両側有意水準0.05（α）で、1700例のサンプルサイズが必要となる。サンプリング失敗と試験中止からなる15％の減少率を考慮すると、2000のサンプルサイズは、したがって、さらなる研究のための潜在的な臨床的有用性を示すのに十分である。
検出力の計算
本試験の検出力計算は、陰性転帰の最低発生率に基づいて行われる。現在のところ、負の転帰が最も低いのは子癇前症のコホートで、オーストラリア人集団全体の有病率は3.3％である。p＜0.05は有意な所見として記載し、すべての最初の比較については未調整とする。
2.9. データ解析計画
シーケンシングされたデータは、Fastp[54]、BBTools[55]、minimap2[56]による品質管理ステップを含む標準的なツールとパイプラインを用いて処理される。リードの生物種情報への分類学的アノテーションは、GTDB（リリース95, [58]）参照データベースを用いてKraken2[57]で実施され、存在量はBracken[59]で推定される。妊娠前から妊娠中、産後5年までのマイクロバイオームの進化を調べる記述統計解析を含む、従来のメタゲノム生物多様性解析を実施する。統計的仮説検定は、正常、低リスク、高リスクの妊娠タイプを含む妊娠合併症など、関心のあるグループ間でアルファ多様性とベータ多様性を比較するために実施される。関心グループ間を区別できる微生物シグネチャーの検出は、存在量の差分分析によって評価される。解析は、vegan [61] otuSummary [62]、外部ツールLEfSe [63]などの関連パッケージを使用し、R（R Core Team）内で実施する。プロットと可視化は、Rパッケージggplot2 [64]を用いて作成する。
2.10. データ管理、倫理的手続き、秘密保持
募集開始に先立ち、本研究はSouth Eastern Sydney Local Health DistrictからHuman Research Ethics Committee（HREC）の承認を得た（2019/ETH00192）。参加者は、研究手続きが行われる前に、自分自身と妊娠予定者のeConsentフォームに署名する。参加者は、研究への登録後、いつでも同意を撤回することができる。
研究データは、UNSWでホストされているREDCap（Research Electronic Data Capture） [65,66] を用いて収集・管理される。REDCapは研究データの収集を支援するために設計された安全なウェブベースのアプリケーションで、有効なデータ収集のための直感的なインターフェイス、データ操作とエクスポート手順を追跡するための監査証跡、一般的な統計パッケージへのシームレスなデータダウンロードのための自動化されたエクスポート手順、外部ソースとのデータ統合と相互運用性のための手順を提供する[65,66]。
本研究で収集されたデータはすべて非識別化され、参加者には本研究への参加期間中、参加者IDが割り当てられる。情報を入力するためにこのデータベースにアクセスできるのは、サイト委任ログに登録されたスタッフ、または参加者IDにリンクされた個別のウェブアドレスを介した参加者本人のみである。情報の抽出は調整センターであるUNSW MRCに限定され、すべての情報は抽出前に非識別化される。
2.11. 患者および一般市民参加に関する声明
The MothersBabies Protocol の作成には消費者代表が参加し、四半期ごとに定期的に開催される運営委員会に参加する。研究参加者は全員、一元化された電子メールアドレスにアクセスすることができ、定期的にフィードバックを受け、研究デザイン、アンケートの文言、訪問の形式に反映させることができる。研究の終了時には、すべての参加者に全体的な結果が通知され、指定された消費者代表が、この研究の今後の方向性についてのさらなる議論に参加する。
3. 結論
現在までのところ、GDMや子癇前症などの有害な妊娠転帰の発症リスクを検査できるのは、女性が妊娠しているか、以前に妊娠したことがある場合のみである。妊娠前の時期にそれらの発生を予測したり、減少させたりすることのできる信頼できる先制診断ツールはない。MothersBabies Studyのコホートは、妊娠前から妊娠期間中、そして子供の生後5年間にわたるマイクロバイオームの貴重で詳細な調査を提供する。これは、妊娠転帰と子どもの長期的な健康転帰に影響を与える要因を理解するための、これまでにない包括的な試みである。e-visitと小包郵便という斬新な研究形式により、オーストラリア国内のさまざまな環境（都市部、農村部、遠隔地のコミュニティ）の女性が研究に参加することができ、研究結果がオーストラリア社会全体に一般化可能であることが保証される。さらに、マルチオミクスアプローチにより、研究者たちは、複数部位のマイクロバイオームと妊娠前のリスク因子との関連を明らかにすることができる。この研究から明らかになったデータは、マイクロバイオームを新規かつ革新的な非侵襲的バイオマーカーとして利用し、疾患リスクを特徴付け、疾患管理を個別化する可能性を秘めている [22,55]。これは、症状管理から疾病予防への現在の臨床パラダイムの実質的な転換をもたらすものであり、短期的には困難でリスクを伴うように思われるかもしれないが、長期的な予防的健康アウトカムと継続的な世代への利益から、この研究が実施されることが求められている。
著者貢献
研究のコンセプトとデザイン： E.M.E.-O.、W.L.L.、N.S.、A.H.、G.K.D.、M.E.C.、K.S.、F.E.-A.、D.S.、Z.L. 原稿作成： N.S.、L.P.、C.H.、N.T.、X.-Y.C.、E.M.E.-O.およびE.H. 参加者のリクルート、サンプル収集、記録管理： N.S.、L.P.、N.T.、C.H.。サンプル管理、処理、解析： N.S.、L.P.、C.H.、N.T.、X.-Y.C.、E.H.、F.E.-A.、P.B. 著者全員が本原稿の出版版を読み、同意した。
資金提供
本研究は、オーストラリア政府医学研究未来基金加速研究スキーム（助成金授与：GA33765）およびSt George and Sutherland Medical Research Foundationからの助成金により行われた。これらの助成金は、直接的な研究費に充当された。
施設審査委員会声明
本研究はヘルシンキ宣言に従って実施され、South Eastern Sydney Local Health DistrictのHuman Research Ethics Committeeにより承認された（承認番号：2019/ETH00192、初回承認日：2019年5月8日）。
インフォームド・コンセント声明
本研究に関与したすべての被験者からインフォームドコンセントを得た。
データの利用可能性に関する声明
研究プロトコールであるため、現在までに新たなデータの作成・解析は行われていない。データ共有はこの論文には適用されない。
謝辞
UNSW Microbiome Research Centreのチーム全体、The MothersBabies Study運営委員会（Hannah Dahlen、Theresa Ledger）、Royal Hospital for Women、St George Hospital、Nepean Hospitalの各施設チーム（George Condous、Matthew Leonardi）に感謝したい。このプロジェクトに貢献したリサーチ・オフィサー、Lynne RobertsとJaya Shrestha RNに謝意を表する。UNSW School of Medical SciencesとUNSW Medicine and Healthの学生Phoebe ButlerとEmily Stevensonがこのプロジェクトに貢献してくれた。最後に、栄養評価の考案に協力してくれたジョーダン・スタンフォードに感謝したい。
利益相反
著者らは利益相反がないことを宣言する。
参考文献
Neri, C.; Serafino, E.; Morlando, M.; Familiari, A. マイクロバイオームと妊娠糖尿病： マイクロバイオームと妊娠糖尿病：妊娠転帰および長期的な乳児の健康との相互作用。J. Diabetes Res. 2021, 2021, 9994734. [Google Scholar] [CrossRef].
Dominguez-Bello, M.G.; Godoy-Vitorino, F.; Knight, R.; Blaser, M.J. Role of the microbiome in human development. Gut 2019, 68, 1108-1114. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Stiemsma, L.T.; Michels, K.B. The Role of the Microbiome in the Developmental Origins of Health and Disease. Pediatrics 2018, 141, e20172437. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Nuriel-Ohayon, M.; Neuman, H.; Koren, O. Microbial Changes during Pregnancy, Birth, and Infancy. Front. Microbiol. 2016, 7, 1031. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
ダンロップ、A.L.; Mulle、J.G.; Ferranti、E.P.; エドワーズ、S.; ダン、A.B.; コーウィン、E.J. 母体マイクロバイオームと乳児の健康に影響を与える妊娠転帰： レビュー。Adv. Neonatal Care 2015, 15, 377-385. [Google Scholar] [CrossRef].
Schoenmakers, S.; Steegers-Theunissen, R.; Faas, M. The matter of the reproductive microbiome. Obstet. Med. 2018, 12, 107-115. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Stephenson, J.; Heslehurst, N.; Hall, J.; Schoenaker, D.A.J.M.; Hutchinson, J.; Cade, J.E.; Poston, L.; Barrett, G.; Crozier, S.R.; Barker, M.; et al. Before the beginning： 妊娠前期の栄養とライフスタイル、将来の健康にとっての重要性。Lancet 2018, 391, 1830-1841. [Google Scholar] [CrossRef].
Genuis, S.J.; Genuis, R.A. Preconception Care： 母性保健サービスにおけるケアの新たな基準。BioMed Res. Int. 2016, 2016, 30. [Google Scholar] [CrossRef].
Calatayud, M.; Koren, O.; Collado, M.C. Maternal Microbiome and Metabolic Health Program Microbiome Development and Health of the Offspring. Trends Endocrinol. Metab. 2019, 30, 735-744. [Google Scholar] [CrossRef].
Taddei, C.R.; Cortez, R.V.; Mattar, R.; Torloni, M.R.; Daher, S. 正常妊娠と病的妊娠におけるマイクロバイオーム： 文献的概要。Am. J. Reprod. Immunol. 2018, 80, e12993. [Google Scholar] [CrossRef].
Neuman, H.; Koren, O. The Pregnancy Microbiome. In Intestinal Microbiome： Nestlé Nutrition Institute Workshop Series; Vevey/S. Karger AG.: Basel, Switzerland, 2017; pp. [Google Scholar] [CrossRef].
Koren、O.; Goodrich、J.K.; Cullender、T.C.; Spor、A.; Laitinen、K.; Backhed、H.K.; Gonzalez、A.; Werner、J.J.; Angenent、L.T.; Knight、R.; et al. 妊娠中の腸内細菌叢の宿主リモデリングと代謝変化。Cell 2012, 150, 470-480. [Google Scholar] [CrossRef]。
Turjeman, S.; Collado, M.C.; Koren, O. The gut microbiome in pregnancy and pregnancy complications. Curr. Opin. Endocr. Metab. Res. 2021, 18, 133-138. [Google Scholar] [CrossRef].
Jiang, G.; Zhou, Z.; Li, X.; Qian, Y.; Wang, K. The Gut Microbiome During Pregnancy. Matern.-Fetal Med. 2023, 5, 36-43. [Google Scholar] [CrossRef]。
スジック（Susic, D.）、デイビス（Davis, G.）、オサリバン（O'Sullivan, A.J.）、マクガバン（McGovern, E.）、ハリス（Harris, K.）、ロバーツ（Roberts, L.M.）、クレイグ（Craig, M.E.）、マンゴス（Mangos, G.）、ホールド（Hold, G.L.）、エル・オマール（El-Omar, E.M.）、その他： 研究計画書。BMJ Open 2020, 10, e040189. [Google Scholar] [PubMed].
Aagaard、K.; Ma、J.; Antony、K.M.; Ganu、R.; Petrosino、J.; Versalovic、J. 胎盤はユニークなマイクロバイオームを保有している。Sci. Transl. Med. 2014, 6, 237ra265. [Google Scholar] [CrossRef].
Aagaard, K.; Riehle, K.; Ma, J.; Segata, N.; Mistretta, T.-A.; Coarfa, C.; Raza, S.; Rosenbaum, S.; Van den Veyver, I.; Milosavljevic, A.; et al. A Metagenomic Approach to Characterization of the Vaginal Microbiome Signature in Pregnancy. PLoS ONE 2012, 7, e36466. [Google Scholar] [CrossRef].
Fettweis, J.M.; Serrano, M.G.; Brooks, J.P.; Edwards, D.J.; Girerd, P.H.; Parikh, H.I.; Huang, B.; Arodz, T.J.; Edupuganti, L.; Glascock, A.L.; et al. 膣マイクロバイオームと早産。Nat. Med. 2019, 25, 1012-1021. [Google Scholar] [CrossRef]。
Serrano, M.G.; Parikh, H.I.; Brooks, J.P.; Edwards, D.J.; Arodz, T.J.; Edupuganti, L.; Huang, B.; Girerd, P.H.; Bokhari, Y.A.; Bradley, S.P.; et al. Racioethnic diversity in the dynamics of the vaginal microbiome during pregnancy. Nat. Med. 2019, 25, 1001-1011. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Kunasegaran, T.; Balasubramaniam, V.; Arasoo, V.J.T.; Palanisamy, U.D.; Ramadas, A. The Modulation of Gut Microbiota Composition in the Pathophysiology of Gestational Diabetes Mellitus： A Systematic Review. Biology 2021, 10, 1027. [Google Scholar] [CrossRef].
Rold, L.S.; Bundgaard-Nielsen, C.; Niemann Holm-Jacobsen, J.; Glud Ovesen, P.; Leutscher, P.; Hagstrom, S.; Sorensen, S. 妊娠糖尿病の女性における腸内細菌叢の特徴： システマティックレビュー。PLoS ONE 2022, 17, e0262618. [Google Scholar] [CrossRef]。
妊娠糖尿病の予防、診断、治療における腸内細菌叢の役割。J. Obstet. Gynaecol. 2022, 42, 719-725. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
妊娠高血圧症候群の世界、地域、国レベルでの疫学的傾向： A population-based study. BMC Pregnancy Childbirth 2021, 21, 364. [Google Scholar] [CrossRef].
陳旭;李鵬;劉正;鄭赫;何耀;陳艾;唐沃;岳旭;黄耀;荘玲;ら。 腸内細菌異常症は細菌の転座を介して子癇前症の発症を誘導する。Gut 2020, 69, 513-522. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Pinto, Y.; Frishman, S.; Turjeman, S.; Eshel, A.; Nuriel-Ohayon, M.; Shrossel, O.; Ziv, O.; Walters, W.; Parsonnet, J.; Ley, C.; et al. 妊娠糖尿病は診断の数ヵ月前に微生物によって誘導される炎症によって引き起こされる。Gut 2023, 72, 918-928. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
ヒト腸内細菌の生後1年間の動態と安定化。Cell Host Microbe 2015, 17, 690-703. [Google Scholar] [CrossRef].
Sordillo, J.E.; Korrick, S.; Laranjo, N.; Carey, V.; Weinstock, G.M.; Gold, D.R.; O'Connor, G.; Sandel, M.; Bacharier, L.B.; Beigelman, A.; et al. 幼児の腸内マイクロバイオームと幼児期の神経発達アウトカムとの関連： VDAART無作為化臨床試験の付随研究。JAMA Netw. Open 2019, 2, e190905. [Google Scholar] [CrossRef].
Neuman, H.; Forsythe, P.; Uzan, A.; Avni, O.; Koren, O. 幼少期の抗生物質： ディスバイオシスとそのダメージ。FEMS Microbiol. Rev. 2018, 42, 489-499. [Google Scholar] [CrossRef].
Mohammadkhah, A.I.; Simpson, E.B.; Patterson, S.G.; Ferguson, J.F. 小児における腸内細菌叢の発達、および肥満と心代謝疾患に対する生涯にわたる影響。Children 2018, 5, 160. [Google Scholar】【CrossRef
Stanislawski, M.A.; Dabelea, D.; Wagner, B.D.; Iszatt, N.; Dahl, C.; Sontag, M.K.; Knight, R.; Lozupone, C.A.; Eggesbø, M. Gut Microbiota in the first 2 Years of Life and the Association with Body Mass Index at Age 12 in a Norwegian Birth Cohort. MBio 2018, 9. [Google Scholar] [CrossRef].
Kummeling、I.; Stelma、F.F.; Dagnelie、P.C.; Snijders、B.E.; Penders、J.; Huber、M.; van Ree、R.; van den Brandt、P.A.; Thijs、C. 生後2年間の抗生物質への早期暴露とその後の湿疹、喘鳴、アレルギー感作の発症： KOALA出生コホート研究。小児科 2007, 119, e225-e231. [Google Scholar] [CrossRef].
Invitek Molecular. Invitek Diagnostics： マイクロバイオーム検体管理。Available online: https://www.chemie-brunschwig.ch/documents/suppliers-information/invitek-molecular/Gut-Microbiome-2022.pdf (accessed on 1 June 2022).
コパン. eNAT® 核酸コレクションおよび保存培地. オンラインで入手可能：https://www.copangroup.com/product-ranges/enat/（2022年6月1日アクセス）。
Collins, C.E.; Boggess, M.M.; Watson, J.F.; Guest, M.; Duncanson, K.; Pezdirc, K.; Rollo, M.; Hutchesson, M.J.; Burrows, T.L. オーストラリア成人の食物摂取頻度調査票の再現性と比較妥当性。Clin. Nutr.2014, 33, 906-914. [Google Scholar] [CrossRef].
国際身体活動調査票（IPAQ）。IPAQ Long Last 7 Days Self-Administered Format. オンラインで入手可能：https://sites.google.com/site/theipaq/（2018年12月10日アクセス）。
Kessler, R.C.; Barker, P.R.; Colpe, L.J.; Epstein, J.F.; Gfroerer, J.C.; Hiripi, E.; Howes, M.J.; Normand, S.L.; Manderscheid, R.W.; Walters, E.E.; et al. 一般集団における重篤な精神疾患のスクリーニング。Arch. Gen. Psychiatry 2003, 60, 184-189. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Spies, G.; Stein, D.J.; Roos, A.; Faure, S.C.; Mostert, J.; Seedat, S.; Vythilingum, B. 妊婦におけるDSM-IVで定義された気分障害および不安障害の検出におけるKessler 10（K-10）の妥当性。Arch. Women's Ment. Health 2009, 12, 69-74. [Google Scholar] [CrossRef].
Cox, J.L.; Holden, J.M.; Sagovsky, R. 産後うつ病の検出： 10項目のエジンバラ産後うつ病尺度の開発。Br. J. Psychiatry 1987, 150, 782-786. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Zarnowiecki、D.;バーン、R.0-5歳の肥満に関連する行動を測定するための新しい迅速な評価ツール、 "EPOCH特別シンポジウム "で口頭発表。オーストラリア・ニュージーランド肥満学会年次学術集会（ブリスベン、オーストラリア、20-22年7月2021日）。[Google Scholar].
スクワイアーズ、J.; ブリッカー、D. Ages & Stages Questionnaires®, Third Edition (ASQ-3™)： A Parent-Completed Child Monitoring System, 3rd ed.; Brooks Publishing Company： Brooks Publishing Company: Baltimore, MD, USA, 2009; ISBN 978-1-59857-027-4. [Google Scholar].
Trost、S.G.、Terranova、C.、Brookes、D.、Chai、L.K.、Taylor、R.、Byrne、T. 赤ちゃんのための運動行動質問票（MBQ-B）と幼児のための運動行動質問票（MBQ-C）の心理測定特性。国際行動栄養・身体活動学会（ISBNPA）年次総会（米国アリゾナ州フェニックス、2022年5月18-21日）議事録。[Google Scholar].
Bevans、K.B.; Meltzer、L.J.; De La Motte、A.; Kratchman、A.; Viel、D.; Forrest、C.B. PROMIS小児睡眠健康項目の質的開発と内容検証。行動。睡眠。Med. 2019, 17, 657-671. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Khan, N.N.; Boyle, J.A.; Lang, A.Y.; Harrison, C.L. Preconception Health Attitudes and Behaviours of Women： 質的調査。Nutrients 2019, 11, 1490. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
Butera, A.; Maiorani, C.; Morandini, A.; Simonini, M.; Colnaghi, A.; Morittu, S.; Barbieri, S.; Ricci, M.; Guerrisi, G.; Piloni, D.; et al. 健康な妊婦とCOVID-19感染妊婦における口腔マイクロバイオームの変化の評価： A Narrative Review. Microorganisms 2021, 9, 2385. [Google Scholar] [CrossRef].
Finlay、B.B.；Amato、K.R.；Azad、M.；Blaser、M.J.；Bosch、T.C.G.；Chu、H.；Dominguez-Bello、M.G.；Ehrlich、S.D.；Elinav、E.；Geva-Zatorsky、N.；他。 衛生仮説、COVID流行、ヒトマイクロバイオームへの影響。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2021, 118, e2010217118. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed].
腸内細菌叢組成はCOVID-19患者における疾患の重症度と免疫応答の機能不全を反映する。Gut 2021, 70, 698. [Google Scholar] [CrossRef]。
Etti、M.; Alger、J.; Salas、S.P.; Saggers、R.; Ramdin、T.; Endler、M.; Gemzell-Danielsson、K.; Alfvén、T.; Ahmed、Y.; Callejas、A.; et al. 母体、生殖および小児の健康におけるCOVID-19の世界的研究優先順位： 国際調査の結果。PLoS ONE 2021, 16, e0257516. [Google Scholar] [CrossRef].
COVID-19と新生児マイクロバイオーム： パンデミックは乳児の微生物を犠牲にするのか？Gut Microbes 2021, 13, 1912562. [Google Scholar] [CrossRef].
COVID-19パンデミックと有害な妊娠転帰のリスクとの関連性： コホート研究。BMJ Open 2021, 11, e047900. [Google Scholar] [CrossRef]。
COVID-19の流行：妊娠糖尿病有病率への影響。糖尿病研究。Pract. 2022, 183, 109149. [Google Scholar] [CrossRef].
Dona,A.C.、Jiménez,B.、Schäfer,H.、Humpfer,E.、Spraul,M.、Lewis,M.R.、Pearce,J.T.M.、Holmes,E.、Lindon,J.C.、Nicholson,J.K. 大規模代謝フェノタイピングのためのヒト尿、血清、血漿の高精度ハイスループットプロトンNMR分光法。Anal. Chem. 2014, 86, 9887-9894. [Google Scholar] [CrossRef].
ヒト糞便の代謝プロファイリングのための最適化されたサンプルハンドリング戦略。Anal. Chem. 2016, 88, 4661-4668. [Google Scholar] [CrossRef].
Harvey、N.; Lodge、S.L.; Chetwynd、A.J.; Cannet、C.; Fang、F.; Pearce、J.T.M.; et al. 多施設共同試験における1H NMR分光法によるヒト血清および血漿中の定量的リポ蛋白サブクラスおよび低分子量代謝物分析。Anal. Chem. 2018, 90, 11962-11971. [Google Scholar] [CrossRef].
Chen, S.; Zhou, Y.; Chen, Y.; Gu, J. fastp: An ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics 2018, 34, i884-i890. [Google Scholar] [CrossRef]。
Bushnell, B. BBMap. Available online: https://sourceforge.net/projects/bbmap/ (accessed on 4 July 2022).
Li, H. Minimap2: Pairwise alignment for nucleotide sequences. Bioinformatics 2018, 34, 3094-3100. [Google Scholar] [CrossRef].
Wood, D.E.; Lu, J.; Langmead, B. Improved metagenomic analysis with Kraken 2. Genome Biol. [Google Scholar] [CrossRef].
このような研究により、糖転移酵素の配列とアノテーションの統合的なリソースが構築された。データベース2020, 2020, baaa047. [Google Scholar] [CrossRef]。
(株)麹町研究所、(株)麹町研究所、(株)麹町研究所、(株)麹町研究所、(株)麹町研究所： メタゲノミクスデータにおける種の存在量の推定。PeerJ Comput. Sci. 2017, 3, e104. [Google Scholar] [CrossRef].
Beghini, F.; McIver, L.J.; Blanco-Míguez, A.; Dubois, L.; Asnicar, F.; Maharjan, S.; Mailyan, A.; Manghi, P.; Scholz, M.; Thomas, A.M.; et al. bioBakery 3を用いた多様な微生物群集の分類学的、機能的、および菌株レベルのプロファイリングの統合。[Google Scholar] [CrossRef].
Oksanen, J.; Simpson, G.L.; Blanchet, F.G.; Kindt, R.; Legendre, P.; Minchin, P.R.; O'Hara, R.B.; Solymos, P.; Stevens, M.H.H.; Szoecs, E.; et al. Vegan： コミュニティ生態学パッケージ。Available online: https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html (accessed on 4 July 2022)。
Yang, S. otuSummary: Summarizing OTU Table Regarding the Composition, Abundance and Beta Diversity of Abundant and Rare Biospheres. オンラインで入手可能：https://cran.r-project.org/web/packages/otuSummary/index.html（2022年7月4日アクセス）。
Segata、N.; Izard、J.; Waldron、L.; Gevers、D.; Miropolsky、L.; Garrett、W.S.; Huttenhower、C. メタゲノミックバイオマーカーの発見と説明。Genome Biol. [このようなバイオマーカーを発見し、その有用性を明らかにすることを目的としている。
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; Springer： (英語) [Google Scholar] [Google Scholar] [Google Scholar] [Google Scholar] [Google Scholar] [Google Scholar [Google Scholar].
Harris, P.A.; Taylor, R.; Minor, B.L.; Elliott, V.; Fernandez, M.; O'Neal, L.; McLeod, L.; Delacqua, G.; Delacqua, F.; Kirby, J.; et al. REDCap consortium： ソフトウェアプラットフォームパートナーの国際的コミュニティの構築。J. Biomed. Inform. 2019, 95, 103208. [Google Scholar] [CrossRef].
Harris, P.A.; Taylor, R.; Thielke, R.; Payne, J.; Gonzalez, N.; Conde, J.G. Research electronic data capture (REDCap)-A metadata-driven methodology and workflow process for providing translational research informatics support. J. Biomed. Inform. 2009, 42, 377-381. [Google Scholar] [CrossRef].
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The MothersBabies Study, an Australian Prospective Cohort Study Analyzing the Microbiome in Preconception and Perinatal Period to Determine Risk of Adverse Pregnancy, Postpartum, and Child-Related Health Outcomes： 研究プロトコール。Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20, 6736. https://doi.org/10.3390/ijerph20186736

AMAスタイル
Strout N, Pasic L, Hicks C, Chua X-Y, Tashvighi N, Butler P, Liu Z, El-Assaad F, Holmes E, Susic D, et al. The MothersBabies Study, an Australian Prospective Cohort Study Analyzing the Microbiome in the Preconception and Perinatal Period to Determine Risk of Adverse Pregnancy, Postpartum, and Child-Related Health Outcomes： 研究プロトコール。International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023; 20(18):6736. https://doi.org/10.3390/ijerph20186736

シカゴ/トゥラビアンスタイル
Strout, Naomi, Lana Pasic, Chloe Hicks, Xin-Yi Chua, Niki Tashvighi, Phoebe Butler, Zhixin Liu, Fatima El-Assaad, Elaine Holmes, Daniella Susic, and et al. 「The MothersBabies Study, an Australian Prospective Cohort Study Analyzing the Microbiome in the Preconception and Perinatal Period to Determine Risk of Adverse Preparancy, Postpartum, and Child-Related Health Outcomes： Study Protocol" International Journal of Environmental Research and Public Health 20, no. 18: 6736. https://doi.org/10.3390/ijerph20186736

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