Microbiome 101: Studying, Analyzing, and Interpreting Gut Microbiome Data for Clinicians.
Microbiome 101: Studying, Analyzing, and Interpreting Gut Microbiome Data for Clinicians.
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微生物组101：研究，分析和解释临床医生的肠道微生物组数据。
DOI：
10.1016/j.cgh.2018.09.017
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发表时间：
2019-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Knight R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Allaband C;McDonald D;Vázquez-Baeza Y;Minich JJ;Tripathi A;Brenner DA;Loomba R;Smarr L;Sandborn WJ;Schnabl B;Dorrestein P;Zarrinpar A;Knight R
阅读复杂人体微生物组的技术能力的进步正在导致微生物组研究的爆炸式增长，进而导致临床医生对将这些技术应用于患者的浓厚兴趣。在这篇综述中，我们讨论了人类微生物组的内容，包括受试者间和受试者内的变异性，研究设计的考虑因素，包括重要的混杂因素，以及在实验室和计算机上读取微生物组及其产生的基因产物和代谢产物的不同方法。我们强调了临床医生的几个常见陷阱，包括期望个体的微生物组是稳定的，饮食可以引起快速变化，与受试者之间的差异相比，每个人都有基本相同的核心粪便微生物组，不同的实验室和计算方法将产生基本相同的结果。我们还强调了这些技术目前的局限性和未来的前景，期望对这些考虑因素的理解将有助于加速这些技术在研究环境中开发的常规临床应用的道路。
Advances in technical capabilities for reading complex human microbiomes are leading to an explosion of microbiome research, leading in turn to intense interest among clinicians in applying these techniques to their patients. In this review, we discuss the content of the human microbiome, including intersubject and intrasubject variability, considerations of study design including important confounding factors, and different methods in the laboratory and on the computer to read the microbiome and its resulting gene products and metabolites. We highlight several common pitfalls for clinicians, including the expectation that an individual’s microbiome will be stable, that diet can induce rapid changes that are large compared with the differences among subjects, that everyone has essentially the same core stool microbiome, and that different laboratory and computational methods will yield essentially the same results. We also highlight the current limitations and future promise of these techniques, with the expectation that an understanding of these considerations will help accelerate the path toward routine clinical application of these techniques developed in research settings.
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DOI：
10.1038/ismej.2012.8
发表时间：
2012-08
期刊：
The ISME journal
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
11
作者：
de Carcer, Daniel Aguirre;Cuiv, Paraic O.;Morrison, Mark
通讯作者：
Morrison, Mark
影响因子：
12.3
作者：
Debelius J;Song SJ;Vazquez-Baeza Y;Xu ZZ;Gonzalez A;Knight R
通讯作者：
Knight R
影响因子：
64.8
作者：
Arumugam, Manimozhiyan;Raes, Jeroen;Pelletier, Eric;Le Paslier, Denis;Yamada, Takuji;Mende, Daniel R.;Fernandes, Gabriel R.;Tap, Julien;Bruls, Thomas;Batto, Jean-Michel;Bertalan, Marcelo;Borruel, Natalia;Casellas, Francesc;Fernandez, Leyden;Gautier, Laurent;Hansen, Torben;Hattori, Masahira;Hayashi, Tetsuya;Kleerebezem, Michiel;Kurokawa, Ken;Leclerc, Marion;Levenez, Florence;Manichanh, Chaysavanh;Nielsen, H. Bjorn;Nielsen, Trine;Pons, Nicolas;Poulain, Julie;Qin, Junjie;Sicheritz-Ponten, Thomas;Tims, Sebastian;Torrents, David;Ugarte, Edgardo;Zoetendal, Erwin G.;Wang, Jun;Guarner, Francisco;Pedersen, Oluf;de Vos, Willem M.;Brunak, Soren;Dore, Joel;Weissenbach, Jean;Ehrlich, S. Dusko;Bork, Peer
通讯作者：
Bork, Peer
影响因子：
0.9
作者：
Grat, M.;Wronka, K. M.;Krawczyk, M.
通讯作者：
Krawczyk, M.