პროპიონის მჟავა (PPA), სოკოს საწინააღმდეგო საშუალება და გავრცელებული დიეტური დანამატი, თაგვებში იწვევს ნეიროგანვითარების დარღვევას, რასაც თან ახლავს კუჭ-ნაწლავის დისფუნქცია, რაც შეიძლება გამოწვეული იყოს ნაწლავის დისბიოზით. გამოითქვა კავშირი PPA-ს დიეტურ ზემოქმედებასა და ნაწლავის მიკრობიოტას დისბიოზს შორის, მაგრამ ეს პირდაპირ არ არის შესწავლილი. ამ შემთხვევაში, ჩვენ გამოვიკვლიეთ PPA-სთან დაკავშირებული ცვლილებები ნაწლავის მიკრობიოტას შემადგენლობაში, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს დისბიოზი. არანამკურნალევი დიეტით (n=9) და PPA-თი გამდიდრებული დიეტით (n=13) კვებაზე მყოფი თაგვების ნაწლავის მიკრობიომები სეკვენირებული იქნა გრძელვადიანი მეტაგენომიკური სეკვენირების გამოყენებით, რათა შეფასებულიყო მიკრობული შემადგენლობისა და ბაქტერიული მეტაბოლური გზების განსხვავებები. დიეტური PPA დაკავშირებული იყო მნიშვნელოვანი ტაქსონების სიმრავლის ზრდასთან, მათ შორის რამდენიმე Bacteroides, Prevotella და Ruminococcus სახეობის, რომელთა წევრებიც ადრე მონაწილეობდნენ PPA-ს წარმოებაში. PPA-სთან ექსპოზიციის მქონე თაგვების მიკრობიომებს ასევე ჰქონდათ ლიპიდების მეტაბოლიზმთან და სტეროიდული ჰორმონების ბიოსინთეზთან დაკავშირებული მეტი გზა. ჩვენი შედეგები მიუთითებს, რომ PPA-ს შეუძლია შეცვალოს ნაწლავის მიკრობიოტა და მასთან დაკავშირებული მეტაბოლური გზები. ეს დაკვირვებული ცვლილებები ხაზს უსვამს, რომ მოხმარებისთვის უსაფრთხოდ კლასიფიცირებულ კონსერვანტებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ ნაწლავის მიკრობიოტის შემადგენლობაზე და, თავის მხრივ, ადამიანის ჯანმრთელობაზე.
ადამიანის მიკრობიომს ხშირად „სხეულის უკანასკნელ ორგანოს“ უწოდებენ და ის სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ადამიანის ჯანმრთელობაში (ბაკერო და ნომბელა, 2012). კერძოდ, ნაწლავის მიკრობიომი აღიარებულია მისი სისტემური გავლენითა და მრავალ აუცილებელ ფუნქციაში როლით. კომენსალური ბაქტერიები ნაწლავში უხვადაა, ისინი იკავებენ მრავალ ეკოლოგიურ ნიშას, იყენებენ საკვებ ნივთიერებებს და კონკურენციას უწევენ პოტენციურ პათოგენებს (ჯანდიალა და სხვ., 2015). ნაწლავის მიკრობიოტის მრავალფეროვანი ბაქტერიული კომპონენტები ახერხებენ ისეთი აუცილებელი საკვები ნივთიერებების, როგორიცაა ვიტამინების, წარმოებას და საჭმლის მონელების ხელშეწყობას (როულენდი და სხვ., 2018). ასევე დადასტურებულია, რომ ბაქტერიული მეტაბოლიტები გავლენას ახდენენ ქსოვილების განვითარებაზე და აძლიერებენ მეტაბოლურ და იმუნურ გზებს (ჰეიჯცი და სხვ., 2011; იუ და სხვ., 2022). ადამიანის ნაწლავის მიკრობიომის შემადგენლობა უკიდურესად მრავალფეროვანია და დამოკიდებულია გენეტიკურ და გარემო ფაქტორებზე, როგორიცაა დიეტა, სქესი, მედიკამენტები და ჯანმრთელობის მდგომარეობა (კუმჰარე და სხვ., 2019).
დედის დიეტა ნაყოფისა და ახალშობილის განვითარების კრიტიკული კომპონენტია და ნაერთების სავარაუდო წყარო, რომლებმაც შეიძლება გავლენა მოახდინონ განვითარებაზე (Bazer et al., 2004; Innis, 2014). ერთ-ერთი ასეთი საინტერესო ნაერთია პროპიონის მჟავა (PPA), მოკლეჯაჭვიანი ცხიმოვანი მჟავას თანაპროდუქტი, რომელიც მიიღება ბაქტერიული დუღილის შედეგად და საკვები დანამატია (den Besten et al., 2013). PPA-ს აქვს ანტიბაქტერიული და სოკოს საწინააღმდეგო თვისებები და ამიტომ გამოიყენება როგორც საკვების კონსერვანტი და სამრეწველო გამოყენებაში ობისა და ბაქტერიების ზრდის შესაჩერებლად (Wemmenhove et al., 2016). PPA-ს განსხვავებული ეფექტი აქვს სხვადასხვა ქსოვილში. ღვიძლში, PPA-ს აქვს ანთების საწინააღმდეგო ეფექტი მაკროფაგებში ციტოკინების ექსპრესიაზე ზემოქმედებით (Kawasoe et al., 2022). ეს მარეგულირებელი ეფექტი ასევე დაფიქსირდა სხვა იმუნურ უჯრედებში, რაც იწვევს ანთების დაქვეითებას (Haase et al., 2021). თუმცა, საპირისპირო ეფექტი დაფიქსირდა ტვინში. წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ PPA-ს ზემოქმედება თაგვებში აუტიზმის მსგავს ქცევას იწვევს (El-Ansary et al., 2012). სხვა კვლევებმა აჩვენა, რომ PPA-ს შეუძლია გლიოზის გამოწვევა და ტვინში პროანთებითი გზების გააქტიურება (Abdelli et al., 2019). რადგან PPA სუსტი მჟავაა, მას შეუძლია ნაწლავის ეპითელიუმის გავლით სისხლში დიფუზია და ამით შემაკავებელი ბარიერების, მათ შორის ჰემატოენცეფალური ბარიერისა და პლაცენტის გადალახვა (Stinson et al., 2019), რაც ხაზს უსვამს PPA-ს, როგორც ბაქტერიების მიერ წარმოებული მარეგულირებელი მეტაბოლიტის, მნიშვნელობას. მიუხედავად იმისა, რომ PPA-ს პოტენციური როლი, როგორც აუტიზმის რისკ-ფაქტორი, ამჟამად კვლევის პროცესშია, მისი გავლენა აუტიზმის მქონე პირებზე შეიძლება გასცდეს ნეირონული დიფერენციაციის გამოწვევას.
კუჭ-ნაწლავის სიმპტომები, როგორიცაა დიარეა და ყაბზობა, ხშირია ნეიროგანვითარების დარღვევების მქონე პაციენტებში (Cao et al., 2021). წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ აუტიზმის სპექტრის აშლილობის (ASD) მქონე პაციენტების მიკრობიომი განსხვავდება ჯანმრთელი პირებისგან, რაც მიუთითებს ნაწლავის მიკრობიოტას დისბიოზის არსებობაზე (Finegold et al., 2010). ანალოგიურად, ნაწლავის ანთებითი დაავადებების, სიმსუქნის, ალცჰაიმერის დაავადების და ა.შ. მქონე პაციენტების მიკრობიომის მახასიათებლები ასევე განსხვავდება ჯანმრთელი პირებისგან (Turnbaugh et al., 2009; Vogt et al., 2017; Henke et al., 2019). თუმცა, დღემდე, ნაწლავის მიკრობიომასა და ნევროლოგიურ დაავადებებს ან სიმპტომებს შორის მიზეზობრივი კავშირი არ არის დადგენილი (Yap et al., 2021), თუმცა ითვლება, რომ ბაქტერიების რამდენიმე სახეობა თამაშობს როლს ამ ზოგიერთ პათოლოგიურ მდგომარეობაში. მაგალითად, Akkermansia, Bacteroides, Clostridium, Lactobacillus, Desulfovibrio და სხვა გვარები უფრო უხვადაა აუტიზმის მქონე პაციენტების მიკრობიოტაში (Tomova et al., 2015; Golubeva et al., 2017; Cristiano et al., 2018; Zurita et al., 2020). აღსანიშნავია, რომ ამ გვარების ზოგიერთი წევრი სახეობა ცნობილია PPA-ს წარმოებასთან დაკავშირებული გენებით (Reichardt et al., 2014; Yun and Lee, 2016; Zhang et al., 2019; Baur and Dürre, 2023). PPA-ს ანტიმიკრობული თვისებების გათვალისწინებით, მისი სიმრავლის გაზრდა შეიძლება სასარგებლო იყოს PPA-ს წარმომქმნელი ბაქტერიების ზრდისთვის (Jacobson et al., 2018). ამრიგად, PFA-თი მდიდარმა გარემომ შეიძლება გამოიწვიოს ნაწლავის მიკრობიოტაში ცვლილებები, მათ შორის კუჭ-ნაწლავის პათოგენებში, რაც შეიძლება იყოს კუჭ-ნაწლავის სიმპტომების გამომწვევი პოტენციური ფაქტორები.
მიკრობიომის კვლევის ცენტრალური კითხვაა, მიკრობული შემადგენლობის განსხვავებები ძირითადი დაავადებების მიზეზია თუ სიმპტომი. დიეტას, ნაწლავის მიკრობიომსა და ნევროლოგიურ დაავადებებს შორის რთული ურთიერთობის გარკვევის პირველი ნაბიჯი არის დიეტის გავლენის შეფასება მიკრობულ შემადგენლობაზე. ამ მიზნით, ჩვენ გამოვიყენეთ ხანგრძლივი წაკითხვის მეტაგენომიკური სეკვენირება, რათა შევადაროთ PPA-თი მდიდარი ან PPA-თი ღარიბი დიეტით კვებადი თაგვების შთამომავლობის ნაწლავის მიკრობიომები. შთამომავლობას იგივე დიეტა მიეწოდებოდა, რაც მათ დედებს. ჩვენ გამოვთქვით ჰიპოთეზა, რომ PPA-თი მდიდარი დიეტა გამოიწვევდა ნაწლავის მიკრობული შემადგენლობისა და მიკრობული ფუნქციური გზების ცვლილებებს, განსაკუთრებით ისეთებს, რომლებიც დაკავშირებულია PPA-ს მეტაბოლიზმთან და/ან PPA-ს წარმოებასთან.
ამ კვლევაში გამოყენებული იქნა FVB/N-Tg(GFAP-GFP)14Mes/J ტრანსგენური თაგვები (Jackson Laboratories), რომლებიც გლია-სპეციფიკური GFAP პრომოტერის კონტროლის ქვეშ ზედმეტად გამოხატავენ მწვანე ფლუორესცენტურ ცილას (GFP), ცენტრალური ფლორიდის უნივერსიტეტის ინსტიტუციური ცხოველთა მოვლისა და გამოყენების კომიტეტის (UCF-IACUC) მითითებების შესაბამისად (ცხოველთა გამოყენების ნებართვის ნომერი: PROTO202000002). ძუძუს წოვის შემდეგ, თაგვები ინდივიდუალურად მოათავსეს გალიებში, თითოეულ გალიაში თითოეული სქესის 1-5 თაგვით. თაგვები იკვებებოდნენ ad libitum-ით ან გაწმენდილი საკონტროლო დიეტით (მოდიფიცირებული ღია სტანდარტული დიეტა, 16 კკალ% ცხიმი) ან ნატრიუმის პროპიონატის დანამატებით გამდიდრებული დიეტით (მოდიფიცირებული ღია სტანდარტული დიეტა, 16 კკალ% ცხიმი, რომელიც შეიცავს 5000 ppm ნატრიუმის პროპიონატს). გამოყენებული ნატრიუმის პროპიონატის რაოდენობა ექვივალენტური იყო 5000 მგ PFA/კგ საკვების საერთო წონაში. ეს არის PPA-ს ყველაზე მაღალი კონცენტრაცია, რომელიც დამტკიცებულია საკვების კონსერვანტად გამოსაყენებლად. ამ კვლევისთვის მოსამზადებლად, მშობელი თაგვები შეჯვარებამდე 4 კვირის განმავლობაში ორივე საკვებით იკვებებოდნენ და ამას აგრძელებდნენ მთელი დედის ორსულობის განმავლობაში. შთამომავლობაში მყოფი თაგვები [22 თაგვი, 9 საკონტროლო ჯგუფი (6 მამრი, 3 მდედრი) და 13 PPA (4 მამრი, 9 მდედრი)] ძუძუს აუკრძალეს და შემდეგ 5 თვის განმავლობაში იგივე საკვებით კვება გააგრძელეს, რასაც მდედრები. შთამომავლობაში მყოფი თაგვები 5 თვის ასაკში დაკლეს და მათი ნაწლავური განავლის შიგთავსი შეგროვდა და თავდაპირველად შეინახეს 1.5 მლ მიკროცენტრიფუგის მილებში -20°C ტემპერატურაზე, შემდეგ კი -80°C ტემპერატურაზე საყინულეში გადაიტანეს, სანამ მასპინძელი დნმ არ ამოიწურებოდა და მიკრობული ნუკლეინის მჟავები არ გამოიყოფოდა.
მასპინძელი დნმ ამოღებული იქნა მოდიფიცირებული პროტოკოლის მიხედვით (Charalampous et al., 2019). მოკლედ, განავლის შიგთავსი გადატანილი იქნა 500 µl InhibitEX-ში (Qiagen, Cat#/ID: 19593) და შენახული იქნა გაყინული. ექსტრაქციის დროს დაამუშავეთ მაქსიმუმ 1-2 ფეკალური გრანულა. შემდეგ განავლის შიგთავსი მექანიკურად ჰომოგენიზებული იქნა მილის შიგნით პლასტმასის ღეროს გამოყენებით სუსპენზიის წარმოსაქმნელად. ნიმუშები დაცენტრიფუგეთ 10,000 RCF-ზე 5 წუთის განმავლობაში ან სანამ ნიმუშები არ დაგროვდება, შემდეგ ასპირაცია გაუკეთეთ ზედაპირს და გრანულა ხელახლა შეასუფრეთ 250 µl 1× PBS-ში. ნიმუშს დაუმატეთ 250 µl 4.4%-იანი საპონინის ხსნარი (TCI, პროდუქტის ნომერი S0019), როგორც სარეცხი საშუალება ეუკარიოტული უჯრედის მემბრანების გასაფხვიერებლად. ნიმუშები ფრთხილად შეურიეთ ერთგვაროვანი მასის მიღებამდე და ინკუბირებული იქნა ოთახის ტემპერატურაზე 10 წუთის განმავლობაში. შემდეგ, ეუკარიოტული უჯრედების დაშლის მიზნით, ნიმუშს დაემატა 350 μl ნუკლეაზას გარეშე წყალი, ინკუბირებული იყო 30 წამის განმავლობაში, შემდეგ კი დაემატა 12 μl 5 M NaCl. შემდეგ ნიმუშები დაცენტრიფუგდა 6000 RCF-ზე 5 წუთის განმავლობაში. ასპირაცია გაუკეთეს ზედაპირს და გრანულა ხელახლა შესუფრქვეს 100 μl 1X PBS-ში. მასპინძელი დნმ-ის მოსაშორებლად, დაამატეთ 100 μl HL-SAN ბუფერი (12.8568 გ NaCl, 4 მლ 1M MgCl2, 36 მლ ნუკლეაზას გარეშე წყალი) და 10 μl HL-SAN ფერმენტი (ArticZymes P/N 70910-202). ნიმუშები საფუძვლიანად აირია პიპეტით და ინკუბირებული იქნა 37°C ტემპერატურაზე 30 წუთის განმავლობაში 800 ბრ/წთ სიჩქარით Eppendorf™ ThermoMixer C-ზე. ინკუბაციის შემდეგ, ცენტრიფუგირდა 6000 RCF-ზე 3 წუთის განმავლობაში და ორჯერ გაირეცხა 800 µლ და 1000 µლ 1X PBS-ით. და ბოლოს, ნალექი ხელახლა სუსპენზირებული იქნა 100 µლ 1X PBS-ში.
ბაქტერიული დნმ-ის სრული რაოდენობა იზოლირებული იქნა New England Biolabs Monarch Genomic DNA Purification Kit-ის გამოყენებით (New England Biolabs, Ipswich, MA, Cat# T3010L). ნაკრებთან ერთად მოწოდებული სტანდარტული ოპერაციული პროცედურა ოდნავ მოდიფიცირებულია. საბოლოო ელუაციისთვის ოპერაციამდე ინკუბაცია ჩაუტარეთ და შეინარჩუნეთ ნუკლეაზასგან თავისუფალი წყალი 60°C ტემპერატურაზე. თითოეულ ნიმუშს დაუმატეთ 10 µლ პროტეინაზა K და 3 µლ RNase A. შემდეგ დაუმატეთ 100 µლ უჯრედული ლიზისის ბუფერი და ფრთხილად აურიეთ. შემდეგ ნიმუშები ინკუბირებული იქნა Eppendorf™ ThermoMixer C-ში 56°C ტემპერატურაზე და 1400 ბრ/წთ სიჩქარით მინიმუმ 1 საათისა და მაქსიმუმ 3 საათის განმავლობაში. ინკუბირებული ნიმუშები ცენტრიფუგირდა 12,000 RCF-ზე 3 წუთის განმავლობაში და თითოეული ნიმუშის ზედა ფენა გადატანილი იქნა ცალკე 1.5 მლ მიკროცენტრიფუგის მილში, რომელიც შეიცავდა 400 µლ შემაკავშირებელი ხსნარის. შემდეგ მილები პულსური მორევის ქვეშ 5-10 წამის განმავლობაში 1 წამიანი ინტერვალებით. თითოეული ნიმუშის მთელი თხევადი შემცველობა (დაახლოებით 600–700 µლ) გადაიტანეთ ფილტრის კარტრიჯში, რომელიც მოთავსებულია გამჭოლი შემგროვებელი მილში. მილები დაცენტრიფუგირებული იქნა 1000 RCF-ზე 3 წუთის განმავლობაში დნმ-ის საწყისი შეკავშირების უზრუნველსაყოფად და შემდეგ დაცენტრიფუგირებული იქნა 12,000 RCF-ზე 1 წუთის განმავლობაში ნარჩენი სითხის მოსაშორებლად. ნიმუშის სვეტი გადატანილი იქნა ახალ შემგროვებელ მილში და შემდეგ ორჯერ გაირეცხა. პირველი რეცხვისთვის, თითოეულ მილში დაამატეთ 500 µლ გამრეცხი ბუფერი. გადააბრუნეთ მილი 3–5-ჯერ და შემდეგ დაცენტრიფუგირებული იქნა 12,000 RCF-ზე 1 წუთის განმავლობაში. გადაყარეთ სითხე შემგროვებელი მილიდან და ფილტრის კარტრიჯი ისევ მოათავსეთ იმავე შემგროვებელ მილში. მეორე რეცხვისთვის, ფილტრში დაამატეთ 500 µლ გამრეცხი ბუფერი ინვერსიის გარეშე. ნიმუშები დაცენტრიფუგირებული იქნა 12,000 RCF-ზე 1 წუთის განმავლობაში. ფილტრი გადაიტანეთ 1.5 მლ LoBind®-ის მილში და დაამატეთ 100 µლ წინასწარ გახურებული ნუკლეაზასგან თავისუფალი წყალი. ფილტრები ინკუბირებული იქნა ოთახის ტემპერატურაზე 1 წუთის განმავლობაში და შემდეგ ცენტრიფუგირდა 12,000 RCF-ზე 1 წუთის განმავლობაში. ელუირებული დნმ შეინახეს -80°C ტემპერატურაზე.
დნმ-ის კონცენტრაცია რაოდენობრივად განისაზღვრა Qubit™ 4.0 ფლუორომეტრის გამოყენებით. დნმ მომზადდა Qubit™ 1X dsDNA High Sensitivity Kit-ის (კატ. № Q33231) გამოყენებით მწარმოებლის ინსტრუქციის შესაბამისად. დნმ-ის ფრაგმენტების სიგრძის განაწილება გაიზომა Aglient™ 4150 ან 4200 TapeStation-ის გამოყენებით. დნმ მომზადდა Agilent™ Genomic DNA Reagents-ის (კატ. № 5067-5366) და Genomic DNA ScreenTape-ის (კატ. № 5067-5365) გამოყენებით. ბიბლიოთეკის მომზადება განხორციელდა Oxford Nanopore Technologies™ (ONT) Rapid PCR Barcoding Kit-ის (SQK-RPB004) გამოყენებით მწარმოებლის ინსტრუქციის შესაბამისად. დნმ სეკვენირებული იქნა ONT GridION™ Mk1 სეკვენსერის გამოყენებით Min106D ნაკადის უჯრედით (R 9.4.1). სეკვენირების პარამეტრები იყო: მაღალი სიზუსტის ბაზის გამოძახება, მინიმალური q მნიშვნელობა 9, შტრიხკოდის დაყენება და შტრიხკოდის მორთვა. ნიმუშების სეკვენირება 72 საათის განმავლობაში ხდებოდა, რის შემდეგაც საბაზისო გამოძახების მონაცემები შემდგომი დამუშავებისა და ანალიზისთვის იქნა წარდგენილი.
ბიოინფორმატიკული დამუშავება განხორციელდა ადრე აღწერილი მეთოდების გამოყენებით (Greenman et al., 2024). სეკვენირების შედეგად მიღებული FASTQ ფაილები დაიყო თითოეული ნიმუშის დირექტორიებად. ბიოინფორმატიკულ ანალიზამდე, მონაცემები დამუშავდა შემდეგი მილსადენის გამოყენებით: პირველ რიგში, ნიმუშების FASTQ ფაილები გაერთიანდა ერთ FASTQ ფაილში. შემდეგ, 1000 bp-ზე ნაკლები წაკითხვის სიდიდეები გაფილტრული იქნა Filtlong v. 0.2.1-ის გამოყენებით, ერთადერთი პარამეტრის შეცვლით იყო –min_length 1000 (Wick, 2024). შემდგომი ფილტრაციის წინ, წაკითხვის ხარისხი კონტროლდებოდა NanoPlot v. 1.41.3-ის გამოყენებით შემდეგი პარამეტრებით: –fastq –plots dot –N50 -o(დე კოსტერი და რადემეიკერსი, 2023). წაკითხვები შეესაბამებოდა თაგვის საცნობარო გენომს GRCm39 (GCF_000001635.27) minimap2 v. 2.24-r1122-ის გამოყენებით, რათა მოეშორებინათ მასპინძლის მიერ დაბინძურებული წაკითხვები შემდეგი პარამეტრებით: -L -ax map-ont(ლი, 2018). გენერირებული გასწორების ფაილები გადაკეთდა BAM ფორმატში samtools view -b (Danecek et al., 2021) გამოყენებით samtools v. 1.16.1-ში. შეუსაბამო წაკითხვები შემდეგ იდენტიფიცირებული იქნა samtools view -b -f 4-ის გამოყენებით, რაც მიუთითებს, რომ ეს წაკითხვები არ ეკუთვნოდა მასპინძელ გენომს. შეუსაბამო წაკითხვები კვლავ გადაკეთდა FASTQ ფორმატში samtools bam2fq-ის გამოყენებით ნაგულისხმევი პარამეტრებით. NanoPlot ხელახლა გაუშვა შემდგომ გაფილტრულ წაკითხვებზე ადრე აღწერილი პარამეტრების გამოყენებით. ფილტრაციის შემდეგ, მეტაგენომიკური მონაცემები შეიკრიბა metaflye v. 2.8.2-b1689-ის გამოყენებით შემდეგი პარამეტრებით: –nano-raw–meta (Kolmogorov et al., 2020). დარჩენილი პარამეტრები დატოვეთ ნაგულისხმევ მნიშვნელობებზე. აწყობის შემდეგ, გაფილტრული წაკითხვები minimap2-ის გამოყენებით აწყობაზე იქნა მიმაგრებული, ხოლო -ax map-ont პარამეტრი გამოყენებული იქნა SAM ფორმატში გასწორების ფაილის გენერირებისთვის. აწყობა თავდაპირველად დაიხვეწა racon v. 1.4.20-ის გამოყენებით შემდეგი პარამეტრებით: -m 8 -x -6 -g -8 -w 500 -u (Vaser et al., 2017). racon-ის დასრულების შემდეგ, ის დამატებით დაიხვეწა medaka v. 1.7.2-ით, medaka_consesus-ის გამოყენებით, სადაც ყველა პარამეტრი, გარდა -m პარამეტრისა, ნაგულისხმევ მნიშვნელობებზე დარჩა. -m პარამეტრი დაყენებულია r941_min_hac_g507-ზე, რათა განისაზღვროს ნაკადის უჯრედის ქიმია და მაღალი სიზუსტის ბაზისური გამოძახება, რომელიც გამოყენებულია ჩვენი მონაცემებისთვის (nanoporetech/medaka, 2024). გაფილტრული მონაცემები (შემდგომში მიკრობული მონაცემები) და საბოლოოდ გაწმენდილი აწყობა გამოყენებული იქნა შემდგომი ანალიზისთვის.
ტაქსონომიური კლასიფიკაციისთვის, წაკითხვისა და აწყობილი კონტიგები კლასიფიცირებული იქნა Kraken2 v. 2.1.2-ის გამოყენებით (Wood et al., 2019). შესაბამისად, წაკითხვისა და აწყობის ანგარიშებისა და გამომავალი ფაილების გენერირება. წაკითხვისა და აწყობის ანალიზისთვის გამოიყენეთ –use-names ოფცია. წაკითხვის სეგმენტებისთვის მითითებულია –gzip-შეკუმშული და –დაწყვილებული ოფციები. მეტაგენომებში ტაქსონების ფარდობითი სიმრავლე შეფასდა Bracken v. 2.8-ის გამოყენებით (Lu et al., 2017). თავდაპირველად, bracken-build-ის გამოყენებით, შემდეგი პარამეტრებით შევქმენით kmer-ის მონაცემთა ბაზა, რომელიც შეიცავდა 1000 ბაზას: -d-k 35 -l 1000 აწყობის შემდეგ, bracken მუშაობს kraken2-ის მიერ გენერირებული ანგარიშის საფუძველზე და ფილტრავს მონაცემებს შემდეგი პარამეტრების გამოყენებით: -d -I -O-p 1000 -l

მათ შორის, P, G ან S შეირჩევა ანალიზირებული კლასიფიკაციის დონის მიხედვით. ცრუ დადებითი კლასიფიკაციების ზემოქმედების მინიმიზაციის მიზნით, მიღებული იქნა მინიმალური ფარდობითი სიმრავლის ზღვარი 1e-4 (1/10,000 წაკითხვა). სტატისტიკურ ანალიზამდე, ბრეკენის მიერ მოხსენებული ფარდობითი სიმრავლეები (fraction_total_reads) ტრანსფორმირებული იქნა ცენტრირებული ლოგარითმული თანაფარდობის (CLR) ტრანსფორმაციის გამოყენებით (Aitchison, 1982). მონაცემთა ტრანსფორმაციისთვის შეირჩა CLR მეთოდი, რადგან ის მასშტაბის უცვლელია და საკმარისია არამსხვილი მონაცემთა ნაკრებებისთვის (Gloor et al., 2017). CLR ტრანსფორმაცია იყენებს ბუნებრივ ლოგარითმს. ბრეკენის მიერ მოხსენებული დათვლის მონაცემები ნორმალიზებული იქნა ფარდობითი ლოგარითმული გამოსახულებით (RLE) (Anders and Huber, 2010). ფიგურები გენერირებული იქნა matplotlib v. 3.7.1, seaborn v. 3.7.2 და თანმიმდევრული ლოგარითმების კომბინაციის გამოყენებით (Gloor et al., 2017). 0.12.2 და სტანტანოტაციები v. 0.5.0 (Hunter, 2007; Waskom, 2021; Charlier et al., 2022). Bacillus/Bacteroidetes თანაფარდობა გამოითვალა თითოეული ნიმუშისთვის ნორმალიზებული ბაქტერიული რაოდენობის გამოყენებით. ცხრილებში მოცემული მნიშვნელობები დამრგვალებულია 4 ათობით ნიშნამდე. სიმპსონის მრავალფეროვნების ინდექსი გამოითვალა KrakenTools v. 1.2 პაკეტში მოცემული alpha_diversity.py სკრიპტის გამოყენებით (Lu et al., 2022). სკრიპტში მოცემულია ბრეკენის ანგარიში და სიმპსონის ინდექსი „Si“ მოცემულია -an პარამეტრისთვის. სიმრავლის მნიშვნელოვანი განსხვავებები განისაზღვრა, როგორც საშუალო CLR განსხვავებები ≥ 1 ან ≤ -1. საშუალო CLR სხვაობა ±1 მიუთითებს ნიმუშის ტიპის სიმრავლის 2.7-ჯერ ზრდაზე. ნიშანი (+/-) მიუთითებს, უფრო ხშირია თუ არა ტაქსონი შესაბამისად PPA ნიმუშში და საკონტროლო ნიმუშში. მნიშვნელოვნება განისაზღვრა მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით (Virtanen et al., 2020). გამოყენებული იქნა Statsmodels v. 0.14 (Benjamini and Hochberg, 1995; Seabold and Perktold, 2010) და მრავლობითი ტესტირების კორექციისთვის გამოყენებული იქნა ბენჯამინი-ჰოჩბერგის პროცედურა. სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დასადგენად ზღურბლად გამოყენებული იქნა კორექტირებული p-მნიშვნელობა ≤ 0.05.
გენის ანოტაცია და ფარდობითი სიმრავლის შეფასება ჩატარდა მარანგას და სხვების მიერ აღწერილი პროტოკოლის მოდიფიცირებული ვერსიის გამოყენებით (Maranga et al., 2023). პირველ რიგში, 500 bp-ზე მოკლე კონტიგები ამოიღეს ყველა შეკრებიდან SeqKit v. 2.5.1-ის გამოყენებით (Shen et al., 2016). შემდეგ შერჩეული შეკრებები გაერთიანდა პან-მეტაგენომად. ღია საკითხავი ჩარჩოები (ORF) იდენტიფიცირებული იქნა Prodigal v. 1.0.1-ის გამოყენებით (Prodigal v. 2.6.3-ის პარალელური ვერსია) შემდეგი პარამეტრებით: -d-f gff-i -O-T 24 -p მეტა -C 10000 (Hyett et al., 2012; Jaenicke, 2024). შედეგად მიღებული ნუკლეოტიდური ფაილები შემდეგ გაფილტრული იქნა Python-ის გამოყენებით ყველა არასრული გენის მოსაშორებლად. CD-HIT ვერსია 4.8.1 შემდეგ გამოყენებული იქნა გენების შემდეგი პარამეტრებით კლასტერიზაციისთვის: cd-hit-est -i -O-c 0.95 -s 0.85 -aS 0.9 -n 10 -d 256 -M 350000 -T 24 -l 100 -g 1 (Fu et al., 2012). გენერირებული არაზედმეტი გენების კატალოგი გამოყენებული იქნა გენების სიმრავლისა და ანოტაციის შესაფასებლად. გენების ფარდობითი სიმრავლე შეფასდა KMA v. 1.4.9-ის გამოყენებით (Clausen et al., 2018). პირველ რიგში, შექმენით ინდექსის ფაილი KMA ინდექსის გამოყენებით შემდეგი პარამეტრებით: -i -Oშემდეგ, ბიოინფორმატიკული მილსადენის განყოფილებაში აღწერილი თითოეული ნიმუშისთვის მიკრობულ წაკითხვებთან ერთად გენერირებული ინდექსის გამოყენებით, KMA გაშვებული იქნა შემდეგი პარამეტრებით: -i -O-t_db-bcNano -bc 0.7 -ef -t 24. შემდეგ, გენების რაოდენობა ნორმალიზებული იქნა CLR-ის გამოყენებით და გამოყენებული იქნა Sci-kit learn-ის მთავარი კომპონენტის ანალიზის (PCA) კლასი (Pedregosa et al., 2011). პროგნოზირებული გენის ანოტაცია შესრულდა არაზედმეტ გენების კატალოგზე eggNOG v. 2.1.12-ის emapper.py სკრიპტის და eggNOG მონაცემთა ბაზის 5.0.2 ვერსიის გამოყენებით შემდეგი პარამეტრებით: –itype CDS –cpu 24 -i– მონაცემთა კატალოგი–go_evidence არაელექტრონული – გამომავალი– გამომავალი დირექტორია–target_orthologs ყველა –seed_ortholog_evalue 0.001 –seed_ortholog_score 60 –query_cover 20 –subject_cover 0 –translate –override –temp_dir(Cantalapiedra et al., 2021). KMA შედეგები სკრინირებული იქნა იმ გენების შესარჩევად, რომლებსაც ჰქონდათ საკმარისი შაბლონის დაფარვა და შაბლონის იდენტურობა (≥ 90%) და სიმრავლე (სიღრმე ≥ 3). KMA სიღრმის შედეგები ტრანსფორმირებული იქნა CLR-ის გამოყენებით, როგორც ზემოთ იყო აღწერილი. შემდეგ KMA შედეგები შედარებული იქნა ფუნქციური ანოტაციისა და კლასიფიკაციის შედეგებიდან მიღებულ კონტიგის ID-ებთან, თითოეული გენის კონტიგის წყაროს გამოყენებით. ტაქსონების მსგავსად, გენების სიმრავლის მნიშვნელოვანი განსხვავებები განისაზღვრა, როგორც გენები საშუალო CLR სხვაობით ≥ 1 ან ≤ -1, ნიშნით (+/-), რომელიც მიუთითებს, რომ გენი უფრო უხვად იყო PPA ან საკონტროლო ნიმუშებში, შესაბამისად.
გენები თავდაპირველად დაჯგუფდა კიოტოს ენციკლოპედიისა და გენომების (KEGG) ორთოლოგიური (KO) იდენტიფიკატორების მიხედვით, რომლებიც მინიჭებული იყო eggNOG-ის მიერ გენების გზის სიმრავლის შესადარებლად. ანალიზის დაწყებამდე ამოიღეს ნოკაუტის გარეშე ან მრავლობითი ნოკაუტის მქონე გენები. შემდეგ გამოითვალა თითოეული KO-ს საშუალო სიმრავლე ნიმუშზე და ჩატარდა სტატისტიკური ანალიზი. PPA მეტაბოლიზმის გენები განისაზღვრა, როგორც ნებისმიერი გენი, რომელსაც KEGG_Pathway სვეტში მინიჭებული ჰქონდა რიგი ko00640, რაც მიუთითებს პროპიონატის მეტაბოლიზმში როლზე KEGG-ის მიხედვით. PPA-ს წარმოებასთან ასოცირებული გენები ჩამოთვლილია დამატებით ცხრილში 1 (Reichardt et al., 2014; Yang et al., 2017). ჩატარდა პერმუტაციის ტესტები PPA მეტაბოლიზმისა და წარმოების გენების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც მნიშვნელოვნად უფრო ხშირი იყო თითოეული ნიმუშის ტიპში. თითოეული ანალიზირებული გენისთვის ჩატარდა ათასი პერმუტაცია. სტატისტიკური მნიშვნელობის დასადგენად გამოყენებული იქნა p-მნიშვნელობა 0.05, როგორც ზღვარი. ფუნქციური ანოტაციები ენიჭებოდა კლასტერში არსებულ ინდივიდუალურ გენებს კლასტერში არსებული წარმომადგენლობითი გენების ანოტაციების საფუძველზე. PPA-ს მეტაბოლიზმთან და/ან PPA-ს წარმოებასთან დაკავშირებული ტაქსონების იდენტიფიცირება შესაძლებელი იყო Kraken2-ის გამომავალ ფაილებში კონტიგების ID-ების შესაბამისობით იმავე კონტიგების ID-ებთან, რომლებიც შენახულია ფუნქციური ანოტაციის დროს eggNOG-ის გამოყენებით. მნიშვნელობის ტესტირება ჩატარდა ადრე აღწერილი მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით. მრავლობითი ტესტირების კორექცია ჩატარდა ბენჯამინი-ჰოხბერგის პროცედურის გამოყენებით. სტატისტიკური მნიშვნელობის დასადგენად ზღვრული მნიშვნელობის სახით გამოყენებული იყო p-მნიშვნელობა ≤ 0.05.
თაგვების ნაწლავის მიკრობიომის მრავალფეროვნება შეფასდა სიმპსონის მრავალფეროვნების ინდექსის გამოყენებით. საკონტროლო და PPA ნიმუშებს შორის გვარისა და სახეობის მრავალფეროვნების თვალსაზრისით მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ დაფიქსირებულა (გვარის p-მნიშვნელობა: 0.18, სახეობის p-მნიშვნელობა: 0.16) (სურათი 1). შემდეგ მიკრობული შემადგენლობა შედარებული იქნა მთავარი კომპონენტების ანალიზის (PCA) გამოყენებით. სურათი 2 აჩვენებს ნიმუშების კლასტერიზაციას მათი ტიპების მიხედვით, რაც მიუთითებს, რომ PPA-სა და საკონტროლო ნიმუშებს შორის მიკრობიომების სახეობრივ შემადგენლობაში განსხვავებები იყო. ეს კლასტერიზაცია ნაკლებად გამოხატული იყო გვარის დონეზე, რაც იმაზე მიუთითებს, რომ PPA გავლენას ახდენს გარკვეულ ბაქტერიებზე (დამატებითი სურ. 1).
სურათი 1. თაგვის ნაწლავის მიკრობიომის გვარების ალფა მრავალფეროვნება და სახეობრივი შემადგენლობა. ჩარჩო დიაგრამები, რომლებიც აჩვენებს გვარების (A) და სახეობების (B) სიმპსონის მრავალფეროვნების ინდექსებს PPA და საკონტროლო ნიმუშებში. მნიშვნელობა განისაზღვრა მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით და მრავალჯერადი კორექცია ჩატარდა ბენჯამინი-ჰოხბერგის პროცედურის გამოყენებით. ns, p-მნიშვნელობა არ იყო მნიშვნელოვანი (p>0.05).
სურათი 2. თაგვის ნაწლავის მიკრობიომის შემადგენლობის ძირითადი კომპონენტების ანალიზის შედეგები სახეობის დონეზე. ძირითადი კომპონენტების ანალიზის დიაგრამა ასახავს ნიმუშების განაწილებას მათი პირველი ორი ძირითადი კომპონენტის მიხედვით. ფერები მიუთითებს ნიმუშის ტიპზე: PPA-სთან ექსპოზიციის მქონე თაგვები იისფერია, ხოლო საკონტროლო თაგვები ყვითელი. ძირითადი კომპონენტები 1 და 2 გამოსახულია შესაბამისად x და y ღერძებზე და გამოხატულია მათი ახსნილი ვარიაციის თანაფარდობით.
RLE ტრანსფორმირებული რაოდენობის მონაცემების გამოყენებით, Bacteroidetes/Bacillus-ის საშუალო თანაფარდობის მნიშვნელოვანი შემცირება დაფიქსირდა საკონტროლო და PPA თაგვებში (კონტროლი: 9.66, PPA: 3.02; p-მნიშვნელობა = 0.0011). ეს განსხვავება განპირობებული იყო PPA თაგვებში Bacteroidetes-ის უფრო მაღალი სიმრავლით საკონტროლო ჯგუფთან შედარებით, თუმცა განსხვავება მნიშვნელოვანი არ იყო (კონტროლის საშუალო CLR: 5.51, PPA საშუალო CLR: 6.62; p-მნიშვნელობა = 0.054), მაშინ როდესაც Bacteroidetes-ის სიმრავლე მსგავსი იყო (კონტროლის საშუალო CLR: 7.76, PPA საშუალო CLR: 7.60; p-მნიშვნელობა = 0.18).
ნაწლავის მიკრობიომის ტაქსონომიური წევრების სიმრავლის ანალიზმა აჩვენა, რომ 1 ტიპი და 77 სახეობა მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდა PPA-სა და საკონტროლო ნიმუშებს შორის (დამატებითი ცხრილი 2). PPA ნიმუშებში 59 სახეობის სიმრავლე მნიშვნელოვნად მაღალი იყო საკონტროლო ნიმუშებთან შედარებით, მაშინ როდესაც საკონტროლო ნიმუშებში მხოლოდ 16 სახეობის სიმრავლე მაღალი იყო PPA ნიმუშებთან შედარებით (სურათი 3).
სურათი 3. ტაქსონების დიფერენციალური სიმრავლე PPA და საკონტროლო ჯგუფის თაგვების ნაწლავის მიკრობიომში. ვულკანური დიაგრამები აჩვენებს განსხვავებებს გვარების (A) ან სახეობების (B) სიმრავლეში PPA და საკონტროლო ნიმუშებს შორის. ნაცრისფერი წერტილები მიუთითებს ტაქსონების სიმრავლეში მნიშვნელოვან განსხვავებაზე. ფერადი წერტილები მიუთითებს სიმრავლეში მნიშვნელოვან განსხვავებებზე (p-მნიშვნელობა ≤ 0.05). ნიმუშის ტიპებს შორის სიმრავლეში ყველაზე დიდი განსხვავებების მქონე ტოპ 20 ტაქსონი ნაჩვენებია შესაბამისად წითლად და ღია ლურჯად (საკონტროლო და PPA ნიმუშები). ყვითელი და იისფერი წერტილები მინიმუმ 2.7-ჯერ უფრო უხვად იყო საკონტროლო ან PPA ნიმუშებში, ვიდრე საკონტროლო ნიმუშებში. შავი წერტილები წარმოადგენს ტაქსონებს მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლით, საშუალო CLR სხვაობებით -1-სა და 1-ს შორის. P მნიშვნელობები გამოითვალა მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით და შესწორდა მრავალჯერადი ტესტირებისთვის ბენჯამინი-ჰოხბერგის პროცედურის გამოყენებით. მუქი შრიფტით დაბეჭდილი საშუალო CLR სხვაობები მიუთითებს სიმრავლეში მნიშვნელოვან განსხვავებებზე.
ნაწლავის მიკრობული შემადგენლობის ანალიზის შემდეგ, ჩვენ ჩავატარეთ მიკრობიომის ფუნქციური ანოტაცია. დაბალი ხარისხის გენების ფილტრაციის შემდეგ, ყველა ნიმუშში სულ 378,355 უნიკალური გენი იქნა იდენტიფიცირებული. ამ გენების ტრანსფორმირებული სიმრავლე გამოყენებული იქნა მთავარი კომპონენტის ანალიზისთვის (PCA) და შედეგებმა აჩვენა ნიმუშების ტიპების მაღალი ხარისხი კლასტერიზაცია მათი ფუნქციური პროფილების მიხედვით (სურათი 4).
სურათი 4. PCA შედეგები თაგვის ნაწლავის მიკრობიომის ფუნქციური პროფილის გამოყენებით. PCA დიაგრამა ასახავს ნიმუშების განაწილებას მათი პირველი ორი ძირითადი კომპონენტის მიხედვით. ფერები მიუთითებს ნიმუშის ტიპზე: PPA-სთან ექსპოზიციის მქონე თაგვები იისფერია, ხოლო საკონტროლო თაგვები ყვითელი. ძირითადი კომპონენტები 1 და 2 გამოსახულია შესაბამისად x და y ღერძებზე და გამოხატულია მათი ახსნილი ვარიაციის თანაფარდობით.
შემდეგ ჩვენ შევისწავლეთ KEGG ნოკაუტების სიმრავლე სხვადასხვა ტიპის ნიმუშებში. სულ 3648 უნიკალური ნოკაუტი იქნა აღმოჩენილი, რომელთაგან 196 მნიშვნელოვნად უფრო უხვად იყო საკონტროლო ნიმუშებში და 106 უფრო უხვად იყო PPA ნიმუშებში (სურათი 5). საკონტროლო ნიმუშებში სულ 145 გენი და PPA ნიმუშებში 61 გენი აღმოჩნდა, მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლით. ლიპიდებისა და ამინოშაქრების მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გზები მნიშვნელოვნად უფრო გამდიდრებული იყო PPA ნიმუშებში (დამატებითი ცხრილი 3). აზოტის მეტაბოლიზმთან და გოგირდის რელეურ სისტემებთან დაკავშირებული გზები მნიშვნელოვნად უფრო გამდიდრებული იყო საკონტროლო ნიმუშებში (დამატებითი ცხრილი 3). ამინოშაქრის/ნუკლეოტიდის მეტაბოლიზმთან (ko:K21279) და ინოზიტოლ ფოსფატის მეტაბოლიზმთან (ko:K07291) დაკავშირებული გენების სიმრავლე მნიშვნელოვნად მაღალი იყო PPA ნიმუშებში (სურათი 5). საკონტროლო ნიმუშებში მნიშვნელოვნად მეტი გენია, რომელიც დაკავშირებულია ბენზოატის მეტაბოლიზმთან (ko:K22270), აზოტის მეტაბოლიზმთან (ko:K00368) და გლიკოლიზთან/გლუკონეოგენეზთან (ko:K00131) (სურათი 5).
სურ. 5. KO-ების დიფერენციალური სიმრავლე PPA და საკონტროლო თაგვების ნაწლავის მიკრობიომში. ვულკანის დიაგრამა ასახავს ფუნქციური ჯგუფების (KO) სიმრავლის განსხვავებებს. ნაცრისფერი წერტილები მიუთითებს KO-ებზე, რომელთა სიმრავლე მნიშვნელოვნად არ განსხვავდებოდა ნიმუშის ტიპებს შორის (p-მნიშვნელობა > 0.05). ფერადი წერტილები მიუთითებს სიმრავლის მნიშვნელოვან განსხვავებებზე (p-მნიშვნელობა ≤ 0.05). 20 KO, რომლებსაც ნიმუშის ტიპებს შორის სიმრავლის ყველაზე დიდი განსხვავება აქვთ, ნაჩვენებია წითლად და ღია ლურჯად, რაც შეესაბამება შესაბამისად საკონტროლო და PPA ნიმუშებს. ყვითელი და იისფერი წერტილები მიუთითებს KO-ებზე, რომლებიც შესაბამისად მინიმუმ 2.7-ჯერ უფრო უხვად იყო საკონტროლო და PPA ნიმუშებში. შავი წერტილები მიუთითებს KO-ებზე მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლით, საშუალო CLR სხვაობებით -1-სა და 1-ს შორის. P მნიშვნელობები გამოითვალა მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით და დაკორექტირდა მრავალჯერადი შედარებებისთვის ბენჯამინი-ჰოხბერგის პროცედურის გამოყენებით. NaN მიუთითებს, რომ KO არ მიეკუთვნება KEGG-ის გზას. მუქი შრიფტით დაბეჭდილი საშუალო CLR სხვაობის მნიშვნელობები მიუთითებს სიმრავლის მნიშვნელოვან განსხვავებებზე. ჩამოთვლილი KO-ების კუთვნილების გზების შესახებ დეტალური ინფორმაციისთვის იხილეთ დამატებითი ცხრილი 3.
ანოტირებულ გენებს შორის, 1601 გენს ჰქონდა მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლე ნიმუშის ტიპებს შორის (p ≤ 0.05), სადაც თითოეული გენი მინიმუმ 2.7-ჯერ უფრო უხვად იყო. ამ გენებიდან, 4 გენი უფრო უხვად იყო საკონტროლო ნიმუშებში და 1597 გენი უფრო უხვად იყო PPA ნიმუშებში. რადგან PPA-ს აქვს ანტიმიკრობული თვისებები, ჩვენ შევისწავლეთ PPA მეტაბოლიზმისა და წარმოების გენების სიმრავლე ნიმუშის ტიპებს შორის. PPA მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული 1332 გენიდან, 27 გენი მნიშვნელოვნად უფრო უხვად იყო საკონტროლო ნიმუშებში და 12 გენი უფრო უხვად იყო PPA ნიმუშებში. PPA-ს წარმოებასთან დაკავშირებული 223 გენიდან, 1 გენი მნიშვნელოვნად უფრო უხვად იყო PPA ნიმუშებში. სურათი 6A ასევე აჩვენებს PPA მეტაბოლიზმში ჩართული გენების უფრო მაღალ სიმრავლეს, მნიშვნელოვნად მაღალი სიმრავლით საკონტროლო ნიმუშებში და დიდი ეფექტის ზომებით, ხოლო სურათი 6B ასახავს ცალკეულ გენებს, რომელთა სიმრავლეც მნიშვნელოვნად მაღალია PPA ნიმუშებში.
სურ. 6. PPA-სთან დაკავშირებული გენების დიფერენციალური სიმრავლე თაგვის ნაწლავის მიკრობიომში. ვულკანის დიაგრამები ასახავს PPA-ს მეტაბოლიზმთან (A) და PPA-ს წარმოებასთან (B) დაკავშირებული გენების სიმრავლის განსხვავებებს. ნაცრისფერი წერტილები მიუთითებს გენებზე, რომელთა სიმრავლე მნიშვნელოვნად არ განსხვავდებოდა ნიმუშის ტიპებს შორის (p-მნიშვნელობა > 0.05). ფერადი წერტილები მიუთითებს სიმრავლის მნიშვნელოვან განსხვავებებზე (p-მნიშვნელობა ≤ 0.05). სიმრავლის ყველაზე დიდი განსხვავებების მქონე 20 გენი ნაჩვენებია შესაბამისად წითლად და ღია ლურჯად (საკონტროლო და PPA ნიმუშები). ყვითელი და იისფერი წერტილების სიმრავლე მინიმუმ 2.7-ჯერ მეტი იყო საკონტროლო და PPA ნიმუშებში, ვიდრე საკონტროლო ნიმუშებში. შავი წერტილები წარმოადგენს გენებს მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლით, საშუალო CLR სხვაობებით -1-სა და 1-ს შორის. P მნიშვნელობები გამოითვალა მან-უიტნის U ტესტის გამოყენებით და შესწორდა მრავალჯერადი შედარებებისთვის ბენჯამინი-ჰოხბერგის პროცედურის გამოყენებით. გენები შეესაბამება წარმომადგენლობით გენებს არაზედმეტი გენების კატალოგში. გენების სახელები შედგება KEGG სიმბოლოსგან, რომელიც აღნიშნავს KO გენს. მუქი შრიფტით დაბეჭდილი საშუალო CLR განსხვავებები მიუთითებს მნიშვნელოვნად განსხვავებულ სიმრავლეზე. ტირე (-) მიუთითებს, რომ KEGG მონაცემთა ბაზაში გენის სიმბოლო არ არსებობს.
PPA-ს მეტაბოლიზმთან და/ან წარმოებასთან დაკავშირებული გენების შემცველი ტაქსონომიური იდენტობის გენის კონტიგის ID-თან შესაბამისობის გზით იდენტიფიცირდა ტაქსონომიური იდენტიფიკაციის მქონე კონტიგების 130 გვარს და PPA-ს წარმოებასთან დაკავშირებული გენების მქონე 61 გვარს (დამატებითი ცხრილი 4). თუმცა, არცერთ გვარს არ აღენიშნებოდა მნიშვნელოვანი განსხვავებები სიმრავლეში (p > 0.05).
სახეობის დონეზე, 144 ბაქტერიულ სახეობას აღმოაჩნდა PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გენები, ხოლო 68 ბაქტერიულ სახეობას - PPA-ს წარმოებასთან დაკავშირებული გენები (დამატებითი ცხრილი 5). PPA-ს მეტაბოლიზატორებს შორის, რვა ბაქტერიამ აჩვენა სიმრავლის მნიშვნელოვანი ზრდა ნიმუშების ტიპებს შორის და ყველამ აჩვენა მნიშვნელოვანი ცვლილებები ეფექტის მხრივ (დამატებითი ცხრილი 6). ყველა იდენტიფიცირებული PPA-ს მეტაბოლიზატორი, რომელსაც ჰქონდა სიმრავლის მნიშვნელოვანი განსხვავებები, უფრო უხვად იყო PPA-ს ნიმუშებში. სახეობის დონის კლასიფიკაციამ გამოავლინა ისეთი გვარების წარმომადგენლები, რომლებიც მნიშვნელოვნად არ განსხვავდებოდნენ ნიმუშების ტიპებს შორის, მათ შორის Bacteroides-ის და Ruminococcus-ის რამდენიმე სახეობა, ასევე Duncania dubois, Myxobacterium enterica, Monococcus pectinolyticus და Alcaligenes polymorpha. PPA-ს წარმომქმნელ ბაქტერიებს შორის, ოთხმა ბაქტერიამ აჩვენა სიმრავლის მნიშვნელოვანი განსხვავებები ნიმუშების ტიპებს შორის. სიმრავლის მნიშვნელოვანი განსხვავებების მქონე სახეობებს შორის იყო Bacteroides novorossi, Duncania dubois, Myxobacterium enteritidis და Ruminococcus bovis.
ამ კვლევაში ჩვენ შევისწავლეთ PPA-ს ზემოქმედების გავლენა თაგვების ნაწლავის მიკრობიოტაზე. PPA-ს შეუძლია გამოიწვიოს ბაქტერიებში განსხვავებული რეაქციები, რადგან მას წარმოქმნიან გარკვეული სახეობები, იყენებენ როგორც საკვებ წყაროს სხვა სახეობების მიერ ან აქვს ანტიმიკრობული ეფექტი. ამიტომ, მის ნაწლავის გარემოში დამატებას დიეტური დანამატების საშუალებით შეიძლება ჰქონდეს განსხვავებული ეფექტი, რაც დამოკიდებულია ტოლერანტობაზე, მგრძნობელობაზე და მისი, როგორც საკვები ნივთიერებების წყაროს გამოყენების უნარზე. მგრძნობიარე ბაქტერიული სახეობები შეიძლება აღმოიფხვრას და შეიცვალოს იმ სახეობებით, რომლებიც უფრო მდგრადია PPA-ს მიმართ ან შეუძლიათ მისი, როგორც საკვები წყაროს გამოყენება, რაც იწვევს ნაწლავის მიკრობიოტის შემადგენლობის ცვლილებებს. ჩვენი შედეგები აჩვენებს მნიშვნელოვან განსხვავებებს მიკრობულ შემადგენლობაში, მაგრამ გავლენას არ ახდენს მიკრობულ მრავალფეროვნებაზე. ყველაზე დიდი ეფექტები დაფიქსირდა სახეობის დონეზე, 70-ზე მეტი ტაქსონი მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდა სიმრავლით PPA-სა და საკონტროლო ნიმუშებს შორის (დამატებითი ცხრილი 2). PPA-ს ზემოქმედების ქვეშ მყოფი ნიმუშების შემადგენლობის შემდგომმა შეფასებამ გამოავლინა მიკრობული სახეობების უფრო დიდი ჰეტეროგენულობა არაექსპოზიციურ ნიმუშებთან შედარებით, რაც მიუთითებს, რომ PPA-მ შეიძლება გააძლიეროს ბაქტერიული ზრდის მახასიათებლები და შეზღუდოს ბაქტერიული პოპულაციები, რომლებსაც შეუძლიათ გადარჩენა PPA-თი მდიდარ გარემოში. ამგვარად, PPA-მ შეიძლება შერჩევით გამოიწვიოს ცვლილებები ნაწლავის მიკრობიოტის მრავალფეროვნების ფართომასშტაბიანი დარღვევების ნაცვლად.
საკვების კონსერვანტები, როგორიცაა PPA, ადრე დადასტურდა, რომ ცვლის ნაწლავის მიკრობიომის კომპონენტების სიმრავლეს საერთო მრავალფეროვნებაზე გავლენის გარეშე (Nagpal et al., 2021). აქ ჩვენ დავაკვირდით ყველაზე თვალშისაცემი განსხვავებები Bacteroidetes-ის (ადრე ცნობილი როგორც Bacteroidetes) ტიპში Bacteroidetes სახეობებს შორის, რომლებიც მნიშვნელოვნად გამდიდრებული იყო PPA-სთან ექსპოზიციის მქონე თაგვებში. Bacteroides სახეობების სიმრავლის ზრდა დაკავშირებულია ლორწოს დეგრადაციის ზრდასთან, რამაც შეიძლება გაზარდოს ინფექციის რისკი და ხელი შეუწყოს ანთებას (Cornick et al., 2015; Desai et al., 2016; Penzol et al., 2019). ერთმა კვლევამ აჩვენა, რომ Bacteroides fragilis-ით ნამკურნალებ ახალშობილ მამრ თაგვებს ავლენდნენ სოციალურ ქცევებს, რომლებიც აუტიზმის სპექტრის აშლილობის (ASD) მსგავსს წარმოადგენენ (Carmel et al., 2023), ხოლო სხვა კვლევებმა აჩვენა, რომ Bacteroides სახეობებს შეუძლიათ შეცვალონ იმუნური აქტივობა და გამოიწვიონ აუტოიმუნური ანთებითი კარდიომიოპათია (Gil-Cruz et al., 2019). PPA-ს ზემოქმედების ქვეშ მყოფ თაგვებში ასევე მნიშვნელოვნად გაიზარდა Ruminococcus-ის, Prevotella-ს და Parabacteroides-ის გვარის სახეობების რაოდენობა (Coretti et al., 2018). Ruminococcus-ის გარკვეული სახეობები დაკავშირებულია ისეთ დაავადებებთან, როგორიცაა კრონის დაავადება, პროანთებითი ციტოკინების გამომუშავების გზით (Henke et al., 2019), ხოლო Prevotella-ს სახეობები, როგორიცაა Prevotella humani, დაკავშირებულია მეტაბოლურ დაავადებებთან, როგორიცაა ჰიპერტენზია და ინსულინის მიმართ მგრძნობელობა (Pedersen et al., 2016; Li et al., 2017). და ბოლოს, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ Bacteroidetes-ის (ადრე ცნობილი როგორც Firmicutes) და Bacteroidetes-ის თანაფარდობა მნიშვნელოვნად დაბალი იყო PPA-ს ზემოქმედების ქვეშ მყოფ თაგვებში, ვიდრე საკონტროლო თაგვებში, Bacteroidetes-ის სახეობების უფრო მაღალი საერთო სიმრავლის გამო. ეს თანაფარდობა ადრე ნაწლავის ჰომეოსტაზის მნიშვნელოვან ინდიკატორად იქნა მიჩნეული და ამ თანაფარდობის დარღვევები დაკავშირებული იყო სხვადასხვა დაავადებასთან (Turpin et al., 2016; Takezawa et al., 2021; An et al., 2023), მათ შორის ნაწლავის ანთებით დაავადებებთან (Stojanov et al., 2020). საერთო ჯამში, Bacteroidetes ტიპის სახეობებზე, როგორც ჩანს, ყველაზე ძლიერ გავლენას ახდენს დიეტური PPA-ს მომატებული დონე. ეს შეიძლება გამოწვეული იყოს PPA-ს მიმართ მაღალი ტოლერანტობით ან PPA-ს ენერგიის წყაროდ გამოყენების უნარით, რაც, როგორც დადასტურდა, სიმართლეა სულ მცირე ერთი სახეობისთვის, Hoylesella enocea-სთვის (Hitch et al., 2022). ალტერნატიულად, დედის PPA-ს ზემოქმედებამ შეიძლება გააძლიეროს ნაყოფის განვითარება თაგვის შთამომავლობის ნაწლავების Bacteroidetes-ის კოლონიზაციის მიმართ უფრო მგრძნობიარე გახდომით; თუმცა, ჩვენი კვლევის დიზაინი ასეთი შეფასების საშუალებას არ იძლეოდა.
მეტაგენომიკური შემცველობის შეფასებამ გამოავლინა მნიშვნელოვანი განსხვავებები PPA-ს მეტაბოლიზმთან და წარმოებასთან დაკავშირებული გენების სიმრავლეში, სადაც PPA-ს ზემოქმედების ქვეშ მყოფ თაგვებს აჩვენეს PPA-ს წარმოებაზე პასუხისმგებელი გენების უფრო მაღალი სიმრავლე, მაშინ როცა PPA-ს არ ზემოქმედების ქვეშ მყოფ თაგვებს აჩვენეს PAA-ს მეტაბოლიზმზე პასუხისმგებელი გენების უფრო მაღალი სიმრავლე (სურათი 6). ეს შედეგები მიუთითებს, რომ PPA-ს გავლენა მიკრობულ შემადგენლობაზე შეიძლება არ იყოს მხოლოდ მისი გამოყენებით გამოწვეული, წინააღმდეგ შემთხვევაში, PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გენების სიმრავლე უნდა აჩვენოს უფრო მაღალი სიმრავლე PPA-ს ზემოქმედების ქვეშ მყოფი თაგვების ნაწლავის მიკრობიომში. ერთ-ერთი ახსნა ის არის, რომ PPA ბაქტერიების სიმრავლეს ძირითადად მისი ანტიმიკრობული ეფექტებით განაპირობებს და არა ბაქტერიების მიერ საკვები ნივთიერების სახით გამოყენების გზით. წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ PPA დოზადამოკიდებული გზით აფერხებს Salmonella Typhimurium-ის ზრდას (Jacobson et al., 2018). PPA-ს უფრო მაღალი კონცენტრაციის ზემოქმედებამ შეიძლება შეარჩიოს ბაქტერიები, რომლებიც მდგრადია მისი ანტიმიკრობული თვისებების მიმართ და შესაძლოა არ შეეძლოთ მისი მეტაბოლიზება ან წარმოება. მაგალითად, Parabacteroides-ის რამდენიმე სახეობამ PPA-ს ნიმუშებში მნიშვნელოვნად მაღალი სიმრავლე აჩვენა, თუმცა PPA-ს მეტაბოლიზმთან ან წარმოებასთან დაკავშირებული გენები არ აღმოჩნდა (დამატებითი ცხრილები 2, 4 და 5). გარდა ამისა, PPA-ს წარმოება, როგორც დუღილის თანმდევი პროდუქტი, ფართოდ არის გავრცელებული სხვადასხვა ბაქტერიაში (Gonzalez-Garcia et al., 2017). ბაქტერიული მრავალფეროვნების მაღალი დონე შეიძლება იყოს PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გენების მაღალი სიმრავლის მიზეზი საკონტროლო ნიმუშებში (Averina et al., 2020). გარდა ამისა, 1332 გენიდან მხოლოდ 27 (2.14%) იყო პროგნოზირებული, როგორც გენები, რომლებიც ექსკლუზიურად ასოცირდება PPA-ს მეტაბოლიზმთან. PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული მრავალი გენი ასევე მონაწილეობს სხვა მეტაბოლურ გზებში. ეს კიდევ ერთხელ აჩვენებს, რომ PPA-ს მეტაბოლიზმში ჩართული გენების სიმრავლე უფრო მაღალი იყო საკონტროლო ნიმუშებში; ეს გენები შეიძლება ფუნქციონირებდეს ისეთ გზებში, რომლებიც არ იწვევს PPA-ს გამოყენებას ან ფორმირებას, როგორც თანმდევი პროდუქტი. ამ შემთხვევაში, PPA-ს გენერაციასთან დაკავშირებულმა მხოლოდ ერთმა გენმა აჩვენა მნიშვნელოვანი განსხვავებები სიმრავლეში ნიმუშების ტიპებს შორის. PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გენებისგან განსხვავებით, PPA-ს წარმოების მარკერის გენები შეირჩა, რადგან ისინი პირდაპირ კავშირშია PPA-ს წარმოების ბაქტერიულ გზასთან. PPA-სთან ექსპოზიციის მქონე თაგვებში, ყველა სახეობას აღენიშნებოდა PPA-ს წარმოების მნიშვნელოვნად გაზრდილი სიმრავლე და უნარი. ეს ადასტურებს იმ პროგნოზს, რომ PPA-ები აირჩევენ PPA-ს მწარმოებლებს და შესაბამისად, პროგნოზირებენ, რომ PPA-ს წარმოების უნარი გაიზრდება. თუმცა, გენების სიმრავლე სულაც არ კორელაციაშია გენების ექსპრესიასთან; ამრიგად, მიუხედავად იმისა, რომ PPA-ს მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული გენების სიმრავლე უფრო მაღალია საკონტროლო ნიმუშებში, ექსპრესიის სიჩქარე შეიძლება განსხვავებული იყოს (Shi et al., 2014). PPA-ს წარმომქმნელი გენების გავრცელებასა და PPA-ს წარმოებას შორის კავშირის დასადასტურებლად, საჭიროა PPA-ს წარმოებაში ჩართული გენების ექსპრესიის კვლევები.
PPA-სა და საკონტროლო მეტაგენომების ფუნქციურმა ანოტაციამ გარკვეული განსხვავებები გამოავლინა. გენის შემცველობის PCA ანალიზმა გამოავლინა დისკრეტული კლასტერები PPA-სა და საკონტროლო ნიმუშებს შორის (სურათი 5). ნიმუშში კლასტერიზაციამ აჩვენა, რომ საკონტროლო გენის შემცველობა უფრო მრავალფეროვანი იყო, ხოლო PPA-ს ნიმუშები ერთად იყო დაჯგუფებული. გენის შემცველობის მიხედვით კლასტერიზაცია შედარებადი იყო სახეობრივი შემადგენლობის მიხედვით კლასტერიზაციასთან. ამრიგად, გზების სიმრავლის განსხვავებები შეესაბამება მათში კონკრეტული სახეობებისა და შტამების სიმრავლის ცვლილებებს. PPA ნიმუშებში, მნიშვნელოვნად მაღალი სიმრავლის ორი გზა დაკავშირებული იყო ამინოშაქრის/ნუკლეოტიდის შაქრის მეტაბოლიზმთან (ko:K21279) და ლიპიდური მეტაბოლიზმის მრავალჯერად გზასთან (ko:K00647, ko:K03801; დამატებითი ცხრილი 3). ცნობილია, რომ ko:K21279-თან ასოცირებული გენები ასოცირდება Bacteroides გვართან, რომელიც ერთ-ერთი გვარია, რომელსაც PPA-ს ნიმუშებში სახეობების მნიშვნელოვნად მაღალი რაოდენობა აქვს. ამ ფერმენტს შეუძლია იმუნური პასუხის თავიდან აცილება კაფსულური პოლისაქარიდების ექსპრესიით (Wang et al., 2008). ამან შეიძლება ახსნას PPA-ზე ზემოქმედების ქვეშ მყოფ თაგვებში დაფიქსირებული Bacteroidetes-ის ზრდა. ეს ავსებს PPA მიკრობიომაში დაფიქსირებულ ცხიმოვანი მჟავების სინთეზის ზრდას. ბაქტერიები იყენებენ FASIIko:K00647 (fabB) გზას ცხიმოვანი მჟავების წარმოსაქმნელად, რამაც შესაძლოა გავლენა მოახდინოს მასპინძლის მეტაბოლურ გზებზე (Yao and Rock, 2015; Johnson et al., 2020), ხოლო ლიპიდური მეტაბოლიზმის ცვლილებებმა შესაძლოა როლი ითამაშოს ნეიროგანვითარებაში (Yu et al., 2020). კიდევ ერთი გზა, რომელიც PPA ნიმუშებში გაზრდილ სიჭარბეს აჩვენებს, არის სტეროიდული ჰორმონების ბიოსინთეზი (ko:K12343). სულ უფრო მეტი მტკიცებულება არსებობს, რომ არსებობს უკუპროპორციული კავშირი ნაწლავის მიკრობიოტის ჰორმონების დონეზე გავლენის მოხდენის უნარსა და ჰორმონების მიერ მასზე გავლენის მოხდენას შორის, ისე, რომ სტეროიდების მომატებულმა დონემ შეიძლება ჯანმრთელობაზე უარყოფითი გავლენა მოახდინოს (Tetel et al., 2018).
ეს კვლევა შეზღუდვებისა და მოსაზრებების გარეშე არ არის. მნიშვნელოვანი განსხვავება ისაა, რომ ჩვენ არ ჩავატარეთ ცხოველების ფიზიოლოგიური შეფასებები. ამიტომ, შეუძლებელია პირდაპირ დავასკვნათ, დაკავშირებულია თუ არა მიკრობიომის ცვლილებები რაიმე დაავადებასთან. კიდევ ერთი გასათვალისწინებელი ფაქტორია ის, რომ ამ კვლევაში მონაწილე თაგვები იკვებებოდნენ იმავე საკვებით, რაც მათი დედები. მომავალმა კვლევებმა შეიძლება განსაზღვრონ, აუმჯობესებს თუ არა PPA-თი მდიდარი დიეტიდან PPA-თი თავისუფალ დიეტაზე გადასვლა მის ეფექტს მიკრობიომზე. ჩვენი კვლევის ერთ-ერთი შეზღუდვა, ისევე როგორც მრავალი სხვა, არის შეზღუდული ნიმუშის ზომა. მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლებელია სწორი დასკვნების გამოტანა, უფრო დიდი ნიმუშის ზომა უფრო მეტ სტატისტიკურ ძალას მოგვცემს შედეგების ანალიზისას. ჩვენ ასევე ფრთხილად ვართ ნაწლავის მიკრობიომის ცვლილებებსა და ნებისმიერ დაავადებას შორის კავშირის შესახებ დასკვნების გამოტანისას (Yap et al., 2021). ასაკი, სქესი და დიეტა, მათ შორის, მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს მიკროორგანიზმების შემადგენლობაზე. ამ ფაქტორებმა შეიძლება ახსნას ლიტერატურაში დაფიქსირებული შეუსაბამობები ნაწლავის მიკრობიომის რთულ დაავადებებთან კავშირთან დაკავშირებით (Johnson et al., 2019; Lagod and Naser, 2023). მაგალითად, Bacteroidetes გვარის წევრების რაოდენობა აუტისტური სპექტრის აშლილობის მქონე ცხოველებსა და ადამიანებში ან მომატებული, ან შემცირებული იყო (Angelis et al., 2013; Kushak et al., 2017). ანალოგიურად, ნაწლავის ანთებითი დაავადებების მქონე პაციენტებში ნაწლავის შემადგენლობის კვლევებმა აჩვენა როგორც ზრდა, ასევე შემცირება ერთსა და იმავე ტაქსონებში (Walters et al., 2014; Forbes et al., 2018; Upadhyay et al., 2023). გენდერული მიკერძოების გავლენის შესამცირებლად, ჩვენ ვეცადეთ უზრუნველგვეყო სქესთა თანაბარი წარმომადგენლობა, რათა განსხვავებები, სავარაუდოდ, გამოწვეული ყოფილიყო კვებით. ფუნქციური ანოტაციის ერთ-ერთი გამოწვევაა გენების ზედმეტი თანმიმდევრობების მოცილება. ჩვენი გენების კლასტერიზაციის მეთოდი მოითხოვს 95%-იან თანმიმდევრობის იდენტურობას და 85%-იან სიგრძის მსგავსებას, ასევე 90%-იან გასწორების დაფარვას ცრუ კლასტერიზაციის აღმოსაფხვრელად. თუმცა, ზოგიერთ შემთხვევაში, ჩვენ დავაკვირდით COG-ებს იგივე ანოტაციებით (მაგ., MUT) (სურ. 6). საჭიროა შემდგომი კვლევები იმის დასადგენად, განსხვავებულია თუ არა ეს ორთოლოგები, დაკავშირებულია თუ არა კონკრეტულ გვარებთან, თუ ეს გენების კლასტერიზაციის მიდგომის შეზღუდვაა. ფუნქციური ანოტაციის კიდევ ერთი შეზღუდვა პოტენციური არასწორი კლასიფიკაციაა; ბაქტერიული გენი mmdA არის ცნობილი ფერმენტი, რომელიც მონაწილეობს პროპიონატის სინთეზში, მაგრამ KEGG არ აკავშირებს მას პროპიონატის მეტაბოლურ გზასთან. ამის საპირისპიროდ, scpB და mmcD ორთოლოგები დაკავშირებულია. გენების დიდმა რაოდენობამ, რომლებსაც არ აქვთ დანიშნული ნოკაუტები, შეიძლება გამოიწვიოს PPA-სთან დაკავშირებული გენების იდენტიფიცირების შეუძლებლობა გენების სიმრავლის შეფასებისას. სამომავლო კვლევები ისარგებლებს მეტატრანსკრიპტომის ანალიზით, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს ნაწლავის მიკრობიოტის ფუნქციური მახასიათებლების უფრო ღრმა გაგება და გენების ექსპრესიის დაკავშირება პოტენციურ შემდგომ ეფექტებთან. სპეციფიკური ნეიროგანვითარების დარღვევების ან ნაწლავის ანთებითი დაავადებების შესახებ კვლევებისთვის, საჭიროა ცხოველების ფიზიოლოგიური და ქცევითი შეფასებები, რათა მიკრობიომის შემადგენლობის ცვლილებები ამ დარღვევებთან იყოს დაკავშირებული. დამატებითი კვლევები, რომლებიც ნაწლავის მიკრობიომის გადანერგვას ეხება ჩანასახებისგან თავისუფალ თაგვებში, ასევე სასარგებლო იქნება იმის დასადგენად, არის თუ არა მიკრობიომი დაავადების მამოძრავებელი ფაქტორი ან მახასიათებელი.
შეჯამებისთვის, ჩვენ ვაჩვენეთ, რომ საკვები PPA მოქმედებს როგორც ფაქტორი ნაწლავის მიკრობიოტის შემადგენლობის შეცვლისას. PPA არის FDA-ს მიერ დამტკიცებული კონსერვანტი, რომელიც ფართოდ გვხვდება სხვადასხვა საკვებში და ხანგრძლივი ზემოქმედების შემთხვევაში შეიძლება გამოიწვიოს ნორმალური ნაწლავის ფლორის დარღვევა. ჩვენ აღმოვაჩინეთ ცვლილებები რამდენიმე ბაქტერიის სიმრავლეში, რაც მიუთითებს, რომ PPA-ს შეუძლია გავლენა მოახდინოს ნაწლავის მიკრობიოტის შემადგენლობაზე. მიკრობიოტაში ცვლილებებმა შეიძლება გამოიწვიოს გარკვეული მეტაბოლური გზების დონის ცვლილებები, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ფიზიოლოგიური ცვლილებები, რომლებიც მნიშვნელოვანია მასპინძლის ჯანმრთელობისთვის. საჭიროა შემდგომი კვლევები იმის დასადგენად, შეიძლება თუ არა საკვები PPA-ს გავლენა მიკრობულ შემადგენლობაზე გამოიწვიოს დისბიოზი ან სხვა დაავადებები. ეს კვლევა საფუძველს უყრის მომავალ კვლევებს იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება PPA-ს გავლენა ნაწლავის შემადგენლობაზე გავლენა მოახდინოს ადამიანის ჯანმრთელობაზე.
ამ კვლევაში წარმოდგენილი მონაცემთა ნაკრებები ხელმისაწვდომია ონლაინ საცავებში. საცავის დასახელება და სააბონენტო ნომერია: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/, PRJNA1092431.
ცხოველებზე ჩატარებული ეს კვლევა დამტკიცებულია ცენტრალური ფლორიდის უნივერსიტეტის ცხოველთა მოვლისა და გამოყენების ინსტიტუციური კომიტეტის (UCF-IACUC) მიერ (ცხოველთა გამოყენების ნებართვის ნომერი: PROTO202000002). ეს კვლევა შეესაბამება ადგილობრივ კანონებს, რეგულაციებსა და ინსტიტუციურ მოთხოვნებს.
NG: კონცეპტუალიზაცია, მონაცემთა კურაცია, ფორმალური ანალიზი, გამოძიება, მეთოდოლოგია, პროგრამული უზრუნველყოფა, ვიზუალიზაცია, წერა (ორიგინალი ვერსია), წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). LA: კონცეპტუალიზაცია, მონაცემთა კურაცია, მეთოდოლოგია, რესურსები, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). SH: ფორმალური ანალიზი, პროგრამული უზრუნველყოფა, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). SA: გამოძიება, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). მთავარი მოსამართლე: გამოძიება, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). SN: კონცეპტუალიზაცია, პროექტის ადმინისტრირება, რესურსები, ზედამხედველობა, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება). TA: კონცეპტუალიზაცია, პროექტის ადმინისტრირება, ზედამხედველობა, წერა (მიმოხილვა და რედაქტირება).
ავტორებმა განაცხადეს, რომ მათ არ მიუღიათ ფინანსური მხარდაჭერა ამ სტატიის კვლევისთვის, ავტორობისთვის და/ან გამოქვეყნებისთვის.
ავტორები აცხადებენ, რომ კვლევა ჩატარდა რაიმე კომერციული ან ფინანსური ურთიერთობის არარსებობის პირობებში, რაც შეიძლება განიმარტოს, როგორც ინტერესთა პოტენციური კონფლიქტი. არ არის გამოყენებული.
ამ სტატიაში გამოთქმული ყველა მოსაზრება მხოლოდ ავტორებს ეკუთვნის და არ ასახავს მათი დაწესებულებების, გამომცემლების, რედაქტორების ან რეცენზენტების შეხედულებებს. ამ სტატიაში შეფასებული ნებისმიერი პროდუქტი ან მათი მწარმოებლების მიერ გაკეთებული ნებისმიერი განცხადება არ არის გარანტირებული ან მოწონებული გამომცემლის მიერ.
ამ სტატიის დამატებითი მასალა შეგიძლიათ იხილოთ ონლაინ: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frmbi.2024.1451735/full#supplementary-material
აბდელი ლს, სამსამ ა, ნასერი ს.ა. (2019). პროპიონის მჟავა იწვევს გლიოზს და ნეიროანთებას PTEN/AKT გზის რეგულირებით აუტიზმის სპექტრის აშლილობებში. სამეცნიერო ანგარიშები 9, 8824–8824. doi: 10.1038/s41598-019-45348-z
აიჩისონი, ჯ. (1982). შემადგენლობითი მონაცემების სტატისტიკური ანალიზი. JR Stat Soc Ser B Methodol. 44, 139–160. doi: 10.1111/j.2517-6161.1982.tb01195.x
აჰნ ჯ., კვონ ჰ., კიმ ი.ჯ. (2023). ფირმიკუტების/ბაქტერიოიდეტების თანაფარდობა, როგორც სარძევე ჯირკვლის კიბოს რისკ-ფაქტორი. კლინიკური მედიცინის ჟურნალი, 12, 2216. doi: 10.3390/jcm12062216
ანდერს ს., ჰუბერ ვ. (2010). თანმიმდევრობის დათვლის მონაცემების დიფერენციალური ექსპრესიის ანალიზი. Nat Prev. 1–1, 1–10. doi: 10.1038/npre.2010.4282.1
ანჯელისი, მდ, პიკოლო, მ., ვანინი, ლ., სირაგუსა, ს., ჯაკომო, ად, სერაზანეტი, დი.ი. და სხვ. (2013). ფეკალური მიკრობიოტა და მეტაბოლომი აუტიზმის და სხვა სპეციფიკური პერვაზიული განვითარების დარღვევის მქონე ბავშვებში. PloS One 8, e76993. doi: 10.1371/journal.pone.0076993
ავერინა ო.ვ., კოვტუნი ა.ს., პოლიაკოვა ს.ი., სავილოვა ა.მ., რებრიკოვი დ.ვ., დანილენკო ვ.ნ. (2020). ნაწლავის მიკრობიოტის ბაქტერიული ნეირომეტაბოლური მახასიათებლები აუტიზმის სპექტრის აშლილობის მქონე მცირეწლოვან ბავშვებში. სამედიცინო მიკრობიოლოგიის ჟურნალი 69, 558–571. doi: 10.1099/jmm.0.001178
ბაკერო ფ., ნომბელა კ. (2012). მიკრობიომი, როგორც ადამიანის ორგანო. კლინიკური მიკრობიოლოგია და ინფექცია 18, 2–4. doi: 10.1111/j.1469-0691.2012.03916.x
ბაური თ., დიურე პ. (2023). პროპიონის მჟავას წარმომქმნელი ბაქტერიების ფიზიოლოგიის ახალი ხედვები: ანაეროტიგნუმ პროპიონიკუმი და ანაეროტიგნუმ ნეოპროპიონიკუმი (ყოფილი Clostridium propionicum და Clostridium neopropionicum). მიკროორგანიზმები 11, 685. doi: 10.3390/microorganisms11030685
Bazer FW, Spencer TE, Wu G, Cudd TA, Meininger SJ (2004). დედის კვება და ნაყოფის განვითარება. ჯ ნუტრ. 134, 2169–2172 წწ. doi: 10.1093/jn/134.9.2169
ბენჯამინი, ი. და ჰოჩბერგი, ჯ. (1995). ცრუ დადებითი შედეგების მაჩვენებლის კონტროლი: პრაქტიკული და ეფექტური მიდგომა მრავალჯერადი ტესტირების მიმართ. JR Stat Soc Ser B Methodol. 57, 289–300. doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x