帝王切開児の微生物叢の部分的回復（経膣的微生物移植による

哉百名


帝王切開児の微生物叢の部分的回復（経膣的微生物移植による

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5062956/

マリア・G・ドミンゲス＝ベロ、カサンドラ・M・デ・ジーザス・ラボイ、［...］、ホセ・C・クレメンテ

その他の論文情報

関連データ
補足資料
要旨
新生児が母親の膣内細菌叢に暴露されることは、帝王切開分娩で中断される。帝王切開で出産した赤ちゃんは、経膣分娩の赤ちゃんとは異なる微生物叢を獲得し、帝王切開での出産は免疫および代謝障害のリスク上昇と関連している。ここでは、帝王切開で出産した乳児を出産時に母親の膣分泌液に曝露するパイロット研究を実施した。生後30日間のこれらの新生児の腸、口腔、皮膚のマイクロバイオームは、経膣分娩児と同様に、経膣分娩児との類似性は肛門サンプルよりも口腔と皮膚で高かったものの、曝露されていない帝王切開児には存在しない膣内細菌が濃縮されていた。帝王切開児の微生物叢を回復させることによる長期的な健康への影響はまだ不明であるが、我々の結果は、帝王切開児の出生時に膣内細菌を部分的に回復させることができることを実証している。

分娩形態は、新生児の微生物叢組成の主要な決定要因である。経膣分娩の新生児は母親の膣内の細菌群に類似した細菌群を保有しているのに対し、帝王切開の新生児は皮膚マイクロバイオータに富んでいます1。新生児の身体に定着するマイクロバイオームは、免疫系の教育において決定的な役割を果たす可能性があります2。健全な免疫発達と代謝プログラミングには、常在微生物との早期の相互作用が不可欠であり、新生児における異常な微生物コロニー形成は、宿主代謝3または免疫発達障害に長期的に影響を与えることが知られている2。疫学的研究では、因果関係は示されていませんが、帝王切開分娩と肥満、喘息、アレルギー、免疫不全のリスク上昇との関連性が報告されています4-7。帝王切開分娩の割合は世界的に増加しており、国によっては全出生数の50％を超え8-10、母子の健康を守るために帝王切開分娩を必要とする出生数は推定15％を大幅に超えています11。

本研究では、帝王切開児が出生時に母親の膣分泌液に曝露され、その微生物叢の構成を縦断的に測定し、曝露されていない帝王切開児よりも経膣分娩児と同様の発達を遂げるかどうかを評価することを目的としている。我々は、18人の乳児とその母親からサンプルを収集した。そのうち、7人は経膣的に生まれ、11人は予定帝王切開で出産し、そのうち4人は出産時に母親の膣液に曝露された（補足表1）。簡単に説明すると、微生物復元手順は、B群連鎖球菌（GBS）が陰性で、膣炎の兆候がなく、膣のpHが4.5以下の母親の膣に滅菌ガーゼを入れて、帝王切開の前の1時間に培養することである。出生後2分以内に、赤ちゃんはガーゼで口、顔、そして最後に体の残りの部分をぬぐわれ、母親の膣内容物にさらされた（Fig. 1a）。生後1ヶ月間の6つの時点（生後1、3、7、14、21、30日、補足表2）で、乳児と母親の肛門、口腔、皮膚から合計1,519サンプルを取得し、既報12と同様に16S rRNA遺伝子V4領域の配列決定によりマイクロバイオーム構成を特徴づけ、品質フィルタリング後に1,016サンプルを解析に利用した（補足方法）。

図1
図1
帝王切開で生まれた乳児の母体微生物叢を回復させる
乳児マイクロバイオームのバクテリアサーストラッキング13により、膣液に曝露された4人の帝王切開児は、特に生後1週間は経膣分娩児に似ていることが判明した（図1b）。曝露された新生児と経膣分娩された新生児のサンプル間の距離は、肛門と皮膚のサンプルで低くなっていました（図1c）。1日目の時点で、体の部位に関係なく、経膣分娩または帝王切開で生まれたが膣分泌液に曝露された赤ちゃんのマイクロバイオームは、帝王切開児のマイクロバイオームよりも母親の膣マイクロバイオームに類似していた（補足図1）。身体特異的な構成への進行は、すべての身体部位で、徐々に（肛門）または急速に（口腔、皮膚）観察されたが、経膣分娩と曝露された新生児の両方が、帝王切開児にはない膣様サインを示す（補足図2）。各グループ内には被験者ごとのマイクロバイオーム組成のばらつきが存在するが（補足図3～7）、身体部位ごとにRandom Forest分類器を構築することで、曝露されていない帝王切開児と曝露された帝王切開児の差異を確認した14。帝王切開児と経膣分娩児の試料は高い精度で分類でき、分娩様式が乳児の微生物群集を形成することが確認された（補足表1）。膣分泌液に曝露されていない帝王切開児との関連では、曝露された帝王切開児の肛門、口腔、皮膚サンプルは、帝王切開児のサンプルより少なく、経膣分娩児のサンプルより多く分類され（補足表3）、口腔と皮膚サンプルが肛門サンプルより正確に分類された。予測されるメタゲノム量から構築されたRandom Forest分類法は、経膣分娩児と帝王切開児を同様に区別することができ、曝露児は口腔および皮膚サンプルでは経膣分娩児として、肛門サンプルでは帝王切開として分類されたが、やはり非曝露帝王切開児よりも頻度は低かった（補足 表 4）。

新生児の身体部位への微生物コロニー形成は速やかに起こり、すべてのグループで最初の1カ月間に変化が進行する。曝露児と経膣分娩児の肛門サンプルでは、早期にLactobacillusが濃縮され、その後2週目からBacteroidesが開花するが、膣液に曝露されていない新生児では観察されない（図1dおよび補足図2）。本研究における新生児の肛門微生物叢は、既報の通り、生後1ヶ月でも成人とは異なる微生物叢を維持していた15,16。しかし、乳児の皮膚と口腔の微生物叢は、3群とも生後1週間以降、より成人に近い構成を獲得していた。しかし、未露光の帝王切開児では、ガーゼで復元した膣内細菌、あるいは経膣分娩児に存在する細菌、特に生後早期の肛門と皮膚のLactobacillus、肛門のBacteroides、皮膚のBacteroidalesファミリーS24-7のメンバーが欠如していた（図1dと補足図2）。最近、乳児の腸内細菌叢の成熟は母乳育児の停止とともに起こり、生後4ヶ月までは母乳排泄とミルク補給の間で差が認められないことが示されている15。本研究のすべての乳児は、生後1カ月間は母乳のみ、または粉ミルクで栄養補給されたため（補足表1）、各グループで観察されたマイクロバイオーム組成プロファイルは、授乳様式によるものではないようである。

新生児の細菌多様性は、出生時に肛門と口腔の部位で最も高く、3日目までに減少した（補足図8a, 8b）。この現象はまだよく分かっていないが、我々は以前にマウスの腸内細菌叢でこの現象を観察している17。出生後の消化器系の多様性の低下は、腸内・口腔内細菌叢に対するミルクの選択的効果を反映しているのかもしれないが、当初は多様性が高かったことは、新生児の胎内コロニー形成によって説明できるかもしれない18,19。一方、新生児の皮膚は、出生時に最も低く、生後1カ月で徐々に増加した（補足図8c）。

帝王切開で出産した乳児は滅菌ガーゼを使用して膣液に曝露されるため、ガーゼのマイクロバイオームが1日目に母体の部位から採取したサンプルとどの程度類似しているかを調べた。その結果、母体膣内で培養したガーゼの微生物相は膣内サンプルに最も近く（図2a）、ともにLactobacillus inersに富むことが確認された（補足図9、補足方法）。各ガーゼサンプルの自分の母親の膣サンプルに対する距離は、他の母親の膣サンプルに対する距離よりも小さかったが、これらの差は有意ではなかった（Supplementary Fig.） 検出力分析の結果、検出力80％、有意水準0.05で、観察された効果量（Cohenのd = 0.68）を検出するためには、1群あたり35サンプルが必要であると推定された。ガーゼから膣サンプルまでのUniFrac距離は、ガーゼから他の身体部位までの距離よりも有意に小さく（ANOVA、P < 0.01, 図2b）、細菌のソーストラッキングにより、ガーゼの微生物叢はほとんどが膣由来であることがさらに確認された（図2c）。

図2
図2
母体膣内微生物のガーゼへの伝播
サンプル数が少なく、サンプリング期間も生後1カ月と短かったが、今回の結果から、母体の膣内細菌叢に乳児をさらすことで、帝王切開で生まれた新生児の細菌群集を経膣分娩児と同じように一部回復させることができることが示唆された。ガーゼによる微生物叢の部分的な回復は、帝王切開に伴う抗生物質治療の複合的影響と、膣からガーゼ、そして赤ちゃんへの最適でない細菌移動によるものかもしれない。しかし、抗生物質への曝露に基づく膣内細菌叢の明らかなクラスタリングは見られなかった（図2a、矢印は抗生物質に曝露していない母親を示す）。また、抗生物質を投与された母親の膣内細菌叢では、細菌の多様性は低くなく（図2d）、分類学的組成にも明確な差は認められなかった（図2e）。抗生物質を投与された母親の膣内細菌叢では、非投与の母親と比較して、乳酸菌の存在量は減少していなかった（Studentのt検定、P = 0.618）。帝王切開児の抗生物質曝露量と授乳量は、曝露児も非曝露児も同等であり（補足表1）、これら2群間のマイクロバイオーム組成の違いは、膣ガーゼへの曝露により最も簡略的に説明できることが示唆された。周産期の抗生物質が膣マイクロバイオーム、ひいては母体膣内で培養されたガーゼのマイクロバイオームや乳児が受け取る細菌負荷に及ぼす影響を明らかにするには、より大きなサンプルサイズの研究が必要であろう。母親のマイクロバイオータを新生児に移行させるより効果的なアプローチを決定すること、あるいはより重要なこととして、新生児が出生時に獲得すべき主要な種を確立することは、帝王切開児の経膣分娩によってもたらされる有益な効果を最大限に高めるために重要であろう。我々の研究で観察された部分的な微生物の復元は、乳児が一度だけ膣分泌液の局所塗布にさらされることに起因している可能性がある。さらに、特定の身体部位（口、皮膚）は他の部位よりも接種しやすかった。新生児をガーゼに繰り返し接触させるプロトコルを修正すれば、経膣分娩児が受ける長時間接触をより忠実に再現でき、微生物の回復を改善できる可能性があるが、この仮説はまだ検証されていない。主要な細菌種を経口投与すれば、ここで述べた方法をさらに補うことができるが、その安全性と有効性を確認するためには、広範な研究が必要であろう。私たちは、この研究が、小規模なコホートにおける原則の証明であり、限られた時間でのフォローアップであることを強調する。分娩は複雑なプロセスであり、我々の方法では完全に再現することはできないし、母親から乳児への単なる微生物の伝達を超えた複数の要因が絡んでいる。最後に、この方法が後年の疾病に何らかの影響を及ぼすかどうかを判断するためには、より大規模なコホートによる長期的な分析が必要である。

オンラインメソッド
研究デザイン
本研究に参加する母親は、経膣分娩または予定帝王切開で出産する、医師の評価による健康な母親であることが条件とされた。帝王切開を予定している母親には、研究への参加を申し出、新生児にガーゼで綿棒を当てることの意思に基づいて2つのグループに分けられた。帝王切開で出産した乳児が母親の膣分泌液にさらされるグループでは、母親はHIV、クラミジア、B群連鎖球菌（GBS、培養による36週目の標準検査）などの性病の標準検査の結果が陰性で、産科医による膣炎やウイルス感染の兆候がなく、処置前の1〜2時間の膣pH＜4.5でなければなりませんでした。乳児がガーゼに触れなかった母親14名（経腟分娩7名、帝王切開7名）のうち、3名がGBS陽性で、そのうち2名が帝王切開、1名が経腟分娩だった（補足表1）。全母親に予防的周産期抗生物質（βラクタム系：主にセファロスポリン系またはペニシリン系）を含む標準治療が行われた。帝王切開を行った母親や経膣分娩のGBS陽性母親には予防的周産期抗生物質（βラクタム系：主にセファロスポリン系またはペニシリン系）を投与した（詳細は付表1参照）。本研究は，プエルトリコ大学医学部（A9710112）およびリオ・ピエドラ（1011-107）キャンパスの施設審査委員会の承認を得ている．本研究における帝王切開はすべて過去の帝王切開によるものであり、プエルトリコ大学医学部キャンパスの大学病院で実施された。すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントを得た。

微生物による修復処置
処置の前1時間以内に、滅菌綿棒と紙製のpHストリップ（Fisher社製）を用いて母体の膣内pHを測定した。pHが<4.5であることを確認したら、8×8cmの4層ガーゼ（Fisherbrand Cat # 22028558）を扇状に折り、さらに半分にして滅菌生理食塩水で濡らし、1時間膣内に挿入した。帝王切開の手術が始まる直前にガーゼを取り出し、滅菌コレクターに入れて室温に保った。新生児ランプに搬入されると同時に、出産後1分以内に、唇から始まり、顔、胸部、腕、脚、性器、肛門部、最後に背中と、ガーゼで乳児をスワブした。綿棒の使用時間は約15秒であった。その後、新生児科医は、新生児の標準的な詳細な検査を実施した。

サンプルの採取と処理
滅菌スワブによる体の各部位のサンプリングは、すべての赤ちゃん（膣ガーゼ露出帝王切開グループは、ガーゼスワビング手順の後にサンプリングされた）、その後3日目、最初の1ヶ月は毎週行われた。採取部位は、赤ちゃんの口腔粘膜、額、右腕、右足、肛門部、および母親の同部位と膣スワブであった（補足表2）。ガーゼサンプルは、ガーゼの中心から1cm2ずつ採取した。すべてのサンプルは採取後2時間以内にアイスパックで実験室に運び、さらに処理するまでは-80℃で保存した。DNAは、Earth Microbiome Projectのプロトコル(http://www.earthmicrobiome.org/emp-standard-protocols/dna-extraction-protocol/)に記載されているように修正したメーカーの指示に従い、MoBio Powersoil Kitを使用してサンプルから抽出した。

塩基配列の決定とデータ処理
スワブとガーゼのシーケンシングは、NYU Genome Technology CenterでIllumina MiSeqシーケンシング装置、v2試薬、2×250カートリッジを用いて実施した。Rawリードは、QIIME v1.8.0とデフォルトパラメータ20を用いて、de-multiplexedとquality filteredが行われた。QIIME v1.8.0を用い、デフォルトのパラメータでQuality Filterを行った20。Open-Reference algorithmアルゴリズム21とGreengenes v13_8を参照セット22として使用し、品質フィルタリングしたリードをOTU (Operational Taxonomic Units) にクラスタリングした。1,000配列以上を持つサンプル（n=1,016）をさらに解析し、合計6,515,724配列（平均6,413±4,593、中央値5,360配列）を得ることができました。希薄化したテーブル上のα多様性はFaithの系統的多様性23を、β多様性はunweighted UniFrac24を用いて推定した。

バクテリアのソーストラッキング
3 つの幼児グループのそれぞれで、異なる身体部位と時間点で観察された微生物群集の発生源を推定するために、ベイズ法による細菌の発生源追跡法13 である SourceTracker (v1.0) を使用しました。乳児の各身体部位からのサンプルをシンクとし、対応する母親の全身体部位からのサンプルをソースとしてタグ付けした。ガーゼ内の細菌群集のソーストラッキングも同様に行い、ガーゼをシンク、対になる母親の身体部位をソースとなる可能性のある部位として指定した。

教師あり学習による分類
各身体部位について、500 本の木と前述14 のleave-one-out エラーモデルを使用して、Random Forest 分類器を構築した。サブサンプリングのばらつきを考慮し、入力テーブルを10回希釈し、結果を全体で平均化した。混同行列は、各身体部位について、真のクラスから可能な各クラス（膣、露出、帝王切開）に割り当てられたサンプルの平均と標準偏差の割合を表しています。

予測されるメタゲノム
OTU表は、de novo OTU（Greengenesで見つかっていないもの）を除去するためにフィルタリングされました。メタゲノム量は、PICRUSt25を使用して推定し、まずフィルタリングされたテーブルの各OTUを対応するコピー数で正規化し、正規化OTUカウントから機能形質の存在量を予測した。

デブラーリング
サンプル中に存在する乳酸菌をより高い解像度で同定するために、Illuminaベースのアンプリコンシーケンス用の新しいノイズ除去法であるデブラーリングを使用しました（原稿準備中）。生のリードを入力として、deblurringは各サンプルを独立して処理し、エラー確率の上限に基づいて、シーケンスのリードエラーまたはPCRエラーに由来するすべての配列を削除しようとします。本研究で使用したデブラーリングアルゴリズムのステップとパラメータを簡単に説明すると、以下の通りです。

すべてのリードを一定の長さ（150bp）にトリミングし、重複を排除して、ユニークな配列ごとにリードの総数を保持する。
4,000リードにサブサンプリング（1サンプルあたり）。
すべてのシングルトンリードを廃棄する。
既知のアーチファクト（PhiSまたはアダプター配列）を含む配列を削除する。
MAFFT v7.130b26を使用して、マルチプル配列アライメントを実行します。
実際のデブラーリングを行う。すべての配列について、頻度の高いものから低いものへと繰り返し処理を行う。
各配列について、距離依存の最大誤差プロファイルに従って、隣接する配列の頻度を減らす（ハミング距離＋indelに基づく）。使用する誤差プロファイルは、ハミング距離1では最大読み取り誤差6％、距離2では2％、ハミング距離10では0.1％までとします。
得られた頻度が0より低い場合、その配列をリストから削除します。
usearch 5.2.236とパラメータ-uchime_denovoでデノボキメラ検出を行い、得られた配列からキメラを除去する。
デブラーリングの性能はシミュレーションとモック混合物で検証され、サンプル中の実際の配列を正確に保持しながら、配列決定/PCRエラー由来の配列をほとんど除去し、配列領域全体でわずか1塩基の差の配列も検出できることが示されました。デブラーリングに関する詳細およびソースコードは、https://github.com/biocore/deblur に掲載されています。

統計解析
サンプルを処理するすべての技術者は、グループの割り当てについて盲検化されていた。計算機による解析は、グループに関する知識を必要とする教師あり学習法を使用するため、盲検化されていない。本研究は概念実証として計画されたため、サンプルサイズは事前には推定されなかった。統計的検定はQIIME 1.8.0とデフォルトパラメータ、R 3.2.2を用いて実施した。

補足資料
1
こちらをご覧ください(7.8M, pdf)
謝辞
本研究は、C&D Research Fund (M.G.D.B.), U.S. National Institutes of Health R01 DK090989 (M.G.D.B.), the Crohn's and Colitis Foundation of America grant #362048 (J.C.C.), and the Sinai Ulcerative Colitisから一部支援を得た。Clinical, Experimental & Systems Studies philanthropic grant (J.C.C.). New York University Genome Technology Centerでの配列決定は、Laura and Isaac Perlmutter Cancer CenterのCancer Center Support Grant, P30CA016087により一部支援を受けている。コンピューティングはマウントサイナイ大学アイカーン医科大学サイエンティフィックコンピューティング科から部分的な支援を受けた。サンプルとメタデータの入手に参加した学生の貢献に感謝する。S.M. Rodriguez, J.F. Ruiz, N. Garcia, and J.L. Rivera Correa. また、M.J. Blaserには刺激的な議論と批判的なコメントをいただき、3名の匿名査読者にはこの原稿を改善するための示唆をいただいたことに感謝する。

脚注
Accession codes

配列データはEBIに研究課題番号ERP012216、投稿課題番号ERA486171で寄託されている。

著者協力

M.G.D.B.が研究の企画を行った。M.G.D.B.、K.M.D.J.L.、J.I.R.V.、K.Mは検体の採取と加工を担当した。M.G.D.B.は配列決定とデータ作成を行った。N.S.、L.M.C.、A.A、A.G、N.A.B、S.J.S、M.H、J.C.Cは実験を行った。M.G.D.B., N.S., L.M.C., A.A., A.G., N.A.B., S.J.S., M.H., R.K., and J.C.C. はデータを解析した。M.G.D.B.とJ.C.C.は原稿を起草した。最終原稿は全著者が確認した。
競合する金銭的利益

ニューヨーク大学は、M.G.D.B.に代わって、新生児の微生物相を回復させる方法に関する米国特許を出願した（番号62161549）。

論文情報
Nat Med. 著者原稿；PMC 2016 Oct 13で入手可能。
最終編集版として掲載
Nat Med. 2016 Mar; 22(3): 250-253.
オンライン公開 2016 Feb 1. doi: 10.1038/nm.4039
PMCID：PMC5062956
NIHMSID: NIHMS747351
PMID: 26828196
この論文では、「日本における遺伝子組換えヒトエリスロポエチン製剤の臨床応用に関する研究」のうち、「遺伝子組換えヒトエリスロポエチン製剤の臨床応用に関する研究」について紹介します。
1ニューヨーク大学医学部（米国ニューヨーク州ニューヨーク市
2プエルトリコ大学リオピエドラキャンパス生物学部（米国・サンフアン市
3バイオフロンティア研究所、コロラド大学、ボルダー、CO、USA
4コロラド大学生態学・進化生物学教室（米国・コロラド州・ボルダー
5ニューヨーク大学ポリテクニック研究所（米国、ニューヨーク州
6プエルトリコ大学メディカルサイエンスキャンパス産科婦人科（米国、サンフアン、プエルトリコ
7カリフォルニア大学サンディエゴ校小児科（アメリカ
8米国ニューヨーク州ニューヨーク市、アイカーン医科大学遺伝学・ゲノム科学科
9米国ニューヨーク州ニューヨーク市マウントサイナイ医科大学医学部臨床免疫学教室
*共著者 Maria G Dominguez-Bello, Ph.D., gro.cmuyn@olleb-zeugnimod.airam, Jose C. Clemente, Ph.D., ude.mssm@etnemelc.esoj
著作権表示
利用者は、学術的な研究を目的として、テキストを閲覧、印刷、コピー、ダウンロードし、その内容をデータマイニングすることができますが、その際、常に「使用条件」の全項目に従うものとします。http://www.nature.com/authors/editorial_policies/license.html#terms
この論文の出版社による最終編集版は、Nat Medに掲載されています。
参考文献

  1. Dominguez-Bello MG, et al. Delivery mode shapes the acquisition and structure of the initial microbiota across multiple body habitats in newborns（出産形態は、新生児の複数の体内生息域における初期マイクロバイオータの獲得と構造を形成する）。Proc Natl Acad Sci U S A. 2010;107:11971-11975. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  2. Olszak T, et al. 幼少期の微生物曝露は、ナチュラルキラーT細胞機能に持続的な影響を与える。サイエンス。2012;336:489-493. [PMC無料記事] [PubMed][Googleスカラー]。

  3. Cox LM, et al.重要な発育ウィンドウの間に腸内細菌叢を変更すると、代謝に持続的な影響を及ぼす。Cell. 2014;158:705-721. [PMC無料記事] [PubMed] [Google Scholar].

  4. Thavagnanam S、Fleming J、Bromley A、Shields MD、Cardwell CR. 帝王切開と小児喘息との関連性のメタ分析。臨床および実験アレルギー：アレルギーと臨床免疫学のための英国学会のジャーナル。2008;38:629-633. [PubMed］［Google Scholar］．

  5. Pistiner M、ゴールドDR、アブドゥルケリムH、ホフマンE、Celedon JC。帝王切開による出生、アレルギー性鼻炎、およびアトピーの親の履歴を持つ子供の間でアレルギー感作。J Allergy Clin Immunol. 2008;122:274-279. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  6. 帝王切開による出産と就学前児童の肥満のリスク：前向きコホート研究。幼年期の疾患のアーカイブス。2012;97:610-616. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  7. Sevelsted A、Stokholm J、Bonnelykke K、Bisgaard H.帝王切開と慢性免疫疾患。Pediatrics. 2015;135:e92-e98。[PubMed］［Google Scholar］．

  8. Gibbons L, et al. The Global Numbers and Costs of Additional Needed and Unnecessary Caesarean Sections Performed per Year（必要な帝王切開と不必要な帝王切開の年間件数とコスト）。ユニバーサルカバレッジの障壁としての乱用。World Health Report. 2010;30 [Google Scholar].

  9. Finger C. Caesarean section rates skyrocket in Brazil（ブラジルで帝王切開率が急上昇。多くの女性は、それが実用的なソリューションであるという信念で帝王切開を選択しています。ランセット。2003;362:628. [PubMed] [Googleスカラー]。

  10. Barber EL, et al. Indications contributing to the increasing cesarean delivery rate. Obstetrics and gynecology. 2011;118:29-38. [PMC無料記事] [PubMed][Googleスカラー]。

  11. 出産のための適切な技術。Lancet。1985;2:436-437. [PubMed］［Google Scholar］。

  12. Clemente JC, et al. The microbiome of uncontacted Amerindians（非接触型アメリカ先住民のマイクロバイオーム）. サイエンス・アドバンス。2015;1 [PMC無料記事] [PubMed] [Google Scholar].

  13. Knights D, et al. Bayesian community-wide culture-independent microbial source tracking. Nat Methods. 2011;8:761-763. [PMC フリーアーティクル][PubMed][Google Scholar] 13.

  14. ヒトに関連する微生物シグネチャー：その予測価値を検証する。Cell Host Microbe. 2011;10:292-296. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  15. Backhed F, et al. Dynamics and Stabilization of the Human Gut Microbiome during the First Year of Life（生後1年間のヒト腸内細菌群の動態と安定化）。Cell Host Microbe. 2015;17:690-703. [PubMed］［Google Scholar］．

  16. Yatsunenko T, et al. 年齢や地理的な違いから見たヒトの腸内細菌叢. Nature. 2012;486:222-227. [PMC無料記事] [PubMed][Googleスカラー]。

  17. Pantoja-Feliciano IG, et al. Biphasic assembly of the murine intestinal microbiota during early development（マウス腸内細菌叢の二相性形成）. Isme J. 2013;7:1112-1115. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  18. Fardini Y, Chung P, Dumm R, Joshi N, Han YW. 多様な口腔内細菌のマウス胎盤への伝播：子宮内感染の潜在的源としての口腔内マイクロバイオームに関する証拠（Transmission of diverse oral bacteria to murine placenta: evidence for the oral microbiome as a potential source of intrauterine infection. Infection and immunity. 2010;78:1789-1796. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  19. Aagaard K, et al. The placenta harbors a unique microbiome. サイエンス・トランスレーショナル・メディシン。2014;6:237ra265. [PMC無料記事] [PubMed][Googleスカラー]。

  20. Caporaso JG, et al. QIIMEはハイスループットなコミュニティシーケンスデータの解析を可能にします。Nat Methods. 2010;7:335-336. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  21. Rideout JR, et al. Subsampled open-reference clustering creates consistent, comprehensive OTU definitions and scales to billions of sequences.サブサンプルオープンリファレンスクラスタリングは、一貫性のある包括的なOTU定義を作成し、数十億の配列にスケールアップする。Peer J. 2014;2:e545. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  22. McDonald D, et al. An improved Greengenes taxonomy with explicit ranks for ecological and evolutionary analyses of bacteria and archaea. このような場合、「萌芽的研究」を行う必要があります。[PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  23. Faith DP, Baker AM. 生物多様性の保全と系統的多様性：バイオインフォマティクスの挑戦. 進化バイオインフォマティクスオンライン。2006;2:121-128. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  24. Lozupone C, Knight R. UniFrac: a new phylogenetic method for comparing microbial communities. Appl Environ Microbiol. 2005;71:8228-8235. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  25. 16S rRNA マーカー遺伝子の配列を用いた微生物群集の予測的機能プロファイリング。Nat Biotechnol. 2013;31:814-821. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].

  26. 加藤和彦、スタンドレーDM. このような場合、「MAFFT」は「Multiple Sequence Alignment Software」の略称であり、「MAFFT」は「Multi Sequence Alignment Software」の略称です。分子生物学と進化。2013;30:772-780. [PMC フリーアーティクル] [PubMed] [Google Scholar].
    ご意見をお聞かせください

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？