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用锌氨基酸补充饮食对犊牛中免疫，抗氧化能力和肠道菌群组成的影响
摘要：这项研究的目的是研究以不同浓度的锌（Zn）氨基酸对犊牛中免疫，抗氧化能力和肠道菌群组成的影响。基于添加到饲料中的锌补充量的量，将24个一个月的健康安格斯犊牛随机分为三组（每组四个男性和四个女性）：40 mg/kg dm； B组，80 mg/kg DM;和C组，120 mg/kg DM。当犊牛达到三个月大（断奶时期）时，实验结束了。与组相比，C组的饮食锌氨基酸含量的增加促进了犊牛的生长，C组平均体重增加增加了36.58％（p <0.05）（p <0.05）。随着饮食锌氨基酸含量的增加，血清免疫功能的指标最初增加然后减少。特别是，A组和B组中免疫球蛋白M的含量高于C组（P <0.05），而B组中白介素-2的含量高于其他两个组（P <0.05）。此外，B组犊牛血清中超氧化物歧化酶和总抗氧化剂的含量高于C组（P <0.05），MDA水平低于C组（P <0.05）。此外，B组肠道肠道菌群中的α多样性高于A组和C组（P <0.05）；主要的门是坚硬和杆菌的，而主要的属是未分类的氯吡啶甲甲状腺顺c和ruminococcus。线性判别分析表明，B组牛肉中细菌的相对丰度高于A组中的小牛的相对丰度，并且与实验组相比，Prevotellaceae-UCG-003的相对丰度更高。调节肠道菌群的平衡，从而促进犊牛的健康生长。
用于宿主微生物群相互作用研究的体外模型系统
Wang等11建立了脾脏缺乏和食物积累的小鼠模型，并将其用于测试MMF对胃排空速率，肠道推进率，血清胃胃中核心和胆碱酯酶活性的影响。微生物16S rRNA检测在不同的小鼠粪便中进行。MMF改善了胃排空速率，肠道推进率和血清胃蛋白浓度。对照和MMF处理的小鼠之间的胆碱酯酶活性没有显着差异。16S rRNA测序表明，MMF增加了细菌植物的丰度，并减少了模型小鼠肠道中ver ver肉眼的丰度。fan等人12利用了通过在腹膜内注射将来的RESERPINE成立大鼠的FD大鼠模型。MMF每天经过经胃。在治疗后，用病理染色和免疫组织化学的表达评估了胃胃，脾和十二指肠大鼠的标本。血清胃肠道激素水平。MMF改善了FD大鼠的组织学结构，并提高了胃胃肠道，脾和十二指肠中Motilin，Gas-trin和Ghrelin的血清水平，同时降低物质P（SP），VA- SOACTIVE Intestive Intestinal多肽（VIP）（VIP）和Cholecystokystokystokinin（ccck）。使用16S rDNA测序甲基元素用于评估实验大鼠的肠道菌群。多样性分析表明，MMF组比正常组比FD组更相似，这表明MMF可以恢复肠道微生物群。QZWT处理未能恢复f/b比的变化。在门水平上，小组之间的微生物群体主要物种没有显着差异。与对照组相比，FD组的丰度显着增加，MMF减轻了这一变化。恢复了振荡螺旋藻和ruminococcus。Bai等人13使用了使用碘乙酰胺和水位平台创建的FD大鼠模型，以进行睡眠剥夺。在评估了MMF处理后，评估了评估蔗糖偏好，胃排空率，十二指肠的组织学变化以及促炎性细胞因子的血清水平。该研究表明，MMF降低了TNF-α和IFN-γ的血清水平，改善了十二指肠肠绒毛的形态，并改善FD大鼠中肠粘膜粘膜层状层损伤，以及无散性的偏好增加，并且胃排空率降低了FD Rats的胃清空率。MMF并未显着改变FD大鼠肠菌群的类型。与对照组相比，杆菌的液体降低，而FD组的企业水平则升高。与FD组相比，MMF组的富公司和蛋白细菌的丰度增加，而细菌群的水平降低。与对照组相比，FD组的菌群/杆菌群的比率显着降低，并且与FD组相比，MMF组的Firmicutes/Bacteroides的比率显着增加。有趣的是，响应MMF的杀菌剂的行为与Wang等11报道的相反。Chen等人14检查了Qii-Zhi-wei-wei-tong颗粒（QZWT）对使用慢性约束应力和碘乙酰胺诱导的慢性非慢性耐乳清胶质性胃炎模型模型的胃，结肠组织和血液中的促炎胆汁表现的影响。使用16S rDNA测序方法用于分析粪便中的肠道菌群群体。行为测试表明，QZWT减轻了小鼠慢性约束应激引起的焦虑和抑郁样行为。QZWT减轻了模型小鼠的胃粘膜炎症细胞浸润，并抑制了包括IL-1β和TNF-α在内的胃组织中促炎细胞因子的mRNA上调。与对照组相比，模型小鼠组的增强型公司/细菌群（f/ b）比率增加。QZWT增加了葡萄球菌，同种菌，曲霉杆菌，Akkermansia和Bifidobacterium的丰度，而它降低了Ruminococcus，de-Sulfovibrio，trindridium和adlercreutzia。炎症反应也减少了。观察到增加了Akkermansia属的水平和DeSulfovibrio属种群的降低。肠道菌群的改变与肠道细菌胆汁酸代谢有关。在胆汁酸组成方面，QZWT处理的小鼠与胃炎模型小鼠不同，支持QZWT通过肠道菌群调节代谢的可能性。Ammar等人15证明了使用Shime®系统在体外生产STW 5-II对pH，气体产生和短链脂肪酸（SCFA）的影响。还进行了16S rDNA测序和基于UH-PLC-HRMS的代谢物分析。STW 5-II是六种药用植物的多根本制剂：伊比利斯·阿玛拉（Iberis Amara），米塔（Menthae Piperitae），洋甘菊（Camomilla Recutita），格里西亚·格拉（Glycyrrhiza glabra），卡鲁姆·卡维（Carum Carvi）和梅利莎（Melissa officinalis）。stw 5-II已显示在涉及FD患者的几项临床试验中有效。stw 5-II导致pH和气体产生的持续变化，并增加了SCFA的产生。stw 5-ii促进了双歧杆菌科的富集，
了解牙周病原体三联征
3. Lourenço TGB、Heller D、Silva-Boghossian CM、Cotton SL、Paster BJ、Colombo APV 等。牙周健康和患病患者的微生物特征谱。临床牙周病学杂志。2014；41(11)：1027-36。4. Arora N、Mishra A、Chugh S。微生物在牙周炎中的作用：我们到达顶峰了吗？除了红色复合体之外，还有一些未被发现的细菌。印度牙周病学会杂志。2014；18(1)：9-13。5. Belibasakis GN、Belstrøm D、Eick S、Gursoy UK、Johansson A、Könönen E 等。牙周微生物学和牙周病的微生物病因：历史概念和当代观点。牙周病学 2000。 2023；第 1-17 页。6. Socransky SS、Haffajee AD。牙周微生物生态学。牙周病学。2000；38(1):135-87。7. Mohanty R、Asopa S、Joseph M、Singh B、Rajguru J、Saidath K 等人。红色复合体：口腔菌群中的多微生物聚集体：综述。家庭医学初级护理杂志。2019；8(11):3480-6。8. Shaikh HM、Patil S、Pangam T、Rathod K。多微生物协同作用和菌群失调：概述。印度牙周病学会杂志。2018；22(2):101-6。 9. Joshi V、Bhat K、Kugaji M、Ingalgi P。印度慢性牙周炎患者和牙周健康成人中伴放线杆菌的出现情况。印度牙周病学会杂志。2016；20(2)：141-4。10. Holt SC、Kesavalu L、Walker S、Genco CA。牙龈卟啉单胞菌的毒力因子。牙周病学。1999；20：168-238。11. Slots J、Listgarten MA。牙龈拟杆菌、中间拟杆菌和伴放线杆菌与人类牙周病的关系。临床牙周病学杂志。1988；15(2)：85-93。 12. Potempa J、Sroka A、Imamura T、Travis J。牙龈卟啉单胞菌的主要半胱氨酸蛋白酶和毒力因子：多域蛋白复合物的结构、功能和组装。Curr Protein Pept Sci。2003；4(6)：397-407。13. Mayrand D、Grenier D。外膜囊泡的生物活性。Can J Microbiol。1989；35(6)：607-13。14. Mihara J、Holt SC。从牙龈卟啉单胞菌W50中分离的成纤维细胞活化因子的纯化和表征。Infect Immun。1993；61(2)：588-95。15. Mihara J、Yoneda T、Holt SC。牙龈卟啉单胞菌衍生的成纤维细胞活化因子在骨吸收中的作用。感染免疫。1993；61（8）：3562-4。16. Onishi S、Honma K、Liang S、Stathopoulou P、Kinane D、Hajishengallis G 等人。Tannerella forsythia 亮氨酸富集重复蛋白 BspA 在牙龈上皮细胞中表达 Toll 样受体 2 介导的白细胞介素 8。感染免疫。2008；76（1）：198-205。17. Armitage GC、Dickinson WR、Jenderseck RS、Levine SM、Chambers DW。龈下螺旋体百分比与牙周病严重程度的关系。牙周病学杂志。 1982；53(9)：550–6。 18. Honma K、Inagaki S、Okuda K、Kuramitsu HK、Sharma A。连翘胞外多糖合成操纵子在生物膜发育中的作用。微生物病原体。 2007；42(4)：156–66。 19. Socransky SS、Haffajee AD、Cugini MA、Smith C、Kent RL。龈下牙菌斑中的微生物复合体。临床牙周病学杂志。1998；25(2):134-44。20. Hajishengallis G. 牙周炎：从微生物免疫颠覆到全身炎症。自然免疫学评论。2015；15(1):30-44。21. Lamont RJ、Koo H、Hajishengallis G. 口腔微生物群：动态群落和宿主相互作用。自然微生物学评论。2009；16(12):745-59。22. Chakar C、Menassa G、Khayat R. 牙周微生物组第一部分：文献综述。国际阿拉伯牙科杂志。2021；12(1):41-7。23. Priyadharsini JV。通过计算机模拟验证非抗生素药物对乙酰氨基酚和布洛芬作为抗红色复合病原体的抗菌剂。《牙周病学杂志》。2019；90(12)：1441-8。24. Ushanthika T、Girija ASS、Paramasivam A、Priyadharsini JV。通过计算机模拟方法识别利血平靶向的红色复合病原体中的毒力因子。《天然产物研究》。2021；35(11)：1893-8。25. Maheaswari R、Kshirsagar J、Lavanya N。聚合酶链反应：牙周病学的分子诊断工具。《印度社会科学杂志》
基于人工智能的个性化饮食
背景和目的：某些饮食通常用于控制肠易激综合征 (IBS) 患者的功能性胃肠道症状。个性化饮食诱导的微生物组调节是改善 IBS 症状的首选方法。尽管使用人工智能 (AI) 针对肠道微生物群的个性化营养疗法具有巨大的潜力，但尚未在 IBS 患者中进行过这种方法的研究。因此，在本研究中，我们调查了基于 AI 的个性化微生物组饮食对 IBS-Mix (M) 患者的疗效。方法：本研究设计为一项试点开放标签研究。我们根据罗马 IV 标准招募了连续的 IBS-M 患者（n=25，19 名女性，46.06 ± 13.11 岁）。从所有患者身上采集两次粪便样本（干预前和干预后），并进行高通量 16S rRNA 测序。根据年龄、性别和微生物组匹配将患者分为两组。第 1 组采用 6 周的基于 AI 的微生物组饮食（n=14），第 2 组采用标准 IBS 饮食（对照组，n=11）。基于 AI 的饮食是根据针对个体肠道微生物组特征的算法优化个性化营养策略而设计的。一种使用微生物组组成评估 IBS 指数评分的算法试图设计基于调节微生物组向健康评分方向发展的优化饮食。比较了基线和干预后的 IBS-SSS（症状严重程度量表）评分和粪便微生物组分析。结果：干预前后的 IBS-SSS 评估均显着改善（对照组和干预组分别为 p<0.02 和 p<0.001）。虽然 82%（17 人中的 14 人）的干预组 IBS-SSS 评估从重度变为中度，但对照组未观察到这种变化。经过 6 周的干预后，两组的微生物群特征在 α 或 β 多样性方面均未发生重大变化。干预组的瘤胃球菌科呈下降趋势（p=0.17）。干预组的粪杆菌属显着增加（p=0.04）。干预组的拟杆菌属和假定的益生菌丙酸杆菌属增加，但对照组的普雷沃氏菌增加。干预组和对照组的 IBS-SSS 评分（前后）变化（delta）值明显较高。结论：通过饮食进行基于 AI 的个性化微生物组调节可显着改善 IBS-M 患者的 IBS 相关症状。需要进一步进行大规模、随机安慰剂对照试验和长期随访（持久性）。
胃癌手术后肠道菌群的变化
胃癌 (GC) 是一个全球性健康问题，是全球第五大最常见的癌症和第三大肿瘤死亡原因 ( 1 )。中国的癌症状况正在发生转变，癌症发病率更高 ( 2 )。胃切除术作为胃癌的治愈性切除术，旨在获得完整的组织病理学清除，包括原发部位的根治性切除以及必要时切除受影响的淋巴结和邻近器官 ( 3 )。人体胃肠道 (GI) 是一个复杂的微生态系统，栖息着多达 10 14 种微生物，包括细菌、真菌、病毒和原生动物 ( 4 )。人体肠道微生态中有400余种细菌，其中优势菌群主要有拟杆菌和芽孢杆菌，占细菌总数的70%以上，其他细菌主要有变形菌、梭菌、放线菌、疣微菌、蓝藻等（5）。不同肠道菌群相互制约，共同维持微生态系统的动态平衡，参与机体的能量转换、代谢、消化、免疫调节及肠黏膜屏障防御功能等（6～8）。随着16S rRNA基因序列分析技术的发展，胃切除患者围手术期肠道菌群的变化逐渐被揭示。鲁氏胃绕道手术 (RYGB) 后发现肠道微生物多样性增加、微生物组成改变和代谢改善( 9 )。此外，将 RYGB 手术小鼠的粪便定植于无菌小鼠体内可导致体重减轻和肥胖减少，这证明 RYGB 相关的肠道微生物群可以改善宿主的代谢( 10 )。这些临床研究表明胃切除术后微生物群发生了重大变化，而大多数研究对象是肥胖患者或接受 RYGB 手术的小鼠。与以往研究不同的是，胃癌患者围手术期面临多种临床暴露因素，包括抗生素、饮食、焦虑和医院内病原体，这些都会影响肠道菌群( 11 )。然而，人们对胃癌患者围手术期肠道微生物群的变化了解甚少。此外，由于消化道重建和肿瘤负荷减轻，胃癌患者的肠道微生物群可能受到进一步影响( 12 )。 Liang 等首次报道了根治性远端胃切除术对胃癌患者粪便菌群的影响，发现根治性远端胃切除术对肠道菌群组成有显著影响，主要表现为阿氏菌、大肠杆菌/志贺氏菌、乳酸杆菌和微杆菌相对丰度的变化（11），但该研究样本量仅为 6 例。本研究旨在描述胃癌患者住院期间手术前后粪便微生物群的变化。
引用Zhang H，Ma L，Peng W，Wang B和Sun Y（2024）肠道微生物群和2型糖尿病的发作之间的关联：两种样品Mendel 心血管疾病的见解 水和碳动力学，森林和草原的生态系统稳定性响应气候变化 社论：核苷，核苷酸和核酸 利用肿瘤微环境进行妇科癌症治疗 自发皮肤中的生物传输循环microRNA ...
2型糖尿病（T2DM）在21世纪（国际糖尿病联合会（IDF），2022年）以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担（Ali等，2022）。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础，并促进新治疗策略的发展。肠道菌群（GM）是一个复杂的生态系统，由大约4×10 13种共生细菌，原生动物，真菌，古细菌和病毒组成（Chen等，2021; Martino等，2022）。gm参与了人体的各种生理活性，例如代谢，炎症过程和免疫反应（Fan and Pedersen，2021; Gill等，2022）。越来越多的证据表明，转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用（Gurung等，2020）。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态，并伴有GM障碍（Yang等，2021）。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联（Iatcu等，2021），例如，门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联，与近距离渗透性相关联，并渗透性渗透性，伴有细胞质，伴有细胞质，并渗透性，并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征（Iatcu等，2021）。也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。 尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
胱氨酸胰蛋白胨琼脂
包括布鲁氏杆菌、棒状杆菌、巴氏杆菌、肺炎球菌和链球菌等难培养菌，在适当的温度下无需添加增菌剂（1,11,12）即可在较长时间内生长。甚至一些对光敏感的厌氧微生物也可以在没有特殊条件的情况下在该培养基中生长，但在还原气氛中，它们会得到理想的生长。该培养基在新鲜配制时效率最高，但可以长期保存，但注意避免脱水。为此，强烈建议使用螺旋盖或适当密封。在有二氧化碳的培养基中，牛放线菌、漏斗状拟杆菌和细毛菌（8）等厌氧菌在该培养基中生长良好。添加碳水化合物后，它可用于研究不在酚红经典培养基中生长的微生物的糖发酵。通过酚红指示剂的颜色变化可以轻易观察到酸化。在半固体琼脂中，酸性反应很容易检测到，因为形成的酸不会像在肉汤中那样立即扩散到整个培养物中。当不存在可发酵碳水化合物时，大多数培养物都会出现碱性反应。在半固体培养基中很容易检测到运动性 (13)。运动性培养物远离接种线生长。非运动性生物沿着接种线在接种区域生长，而周围区域保持清洁。胰蛋白胨、L-胱氨酸提供支持苛刻微生物生长所需的营养。碳水化合物发酵是通过培养基的可见颜色变化来检测的，这是由于 pH 指示剂染料酚红的掺入。当生物代谢存在的碳水化合物时，会产生有机酸，培养基会变酸。然而，培养基中存在的蛋白胨也会被存在的细菌降解，产生 pH 呈碱性的物质。当碳水化合物发酵产生的酸量大于蛋白胨降解的碱性终产物时，酚红指示剂会从红橙色变为黄色。酚红的颜色变化发生在 pH 值 6.8 左右，接近培养基的原始 pH 值。在研究奈瑟菌属的发酵时，只接种管状培养基的表面。对于兼性生物，例如链球菌和严格厌氧生物，接种方法是用接种针刺入培养基中心，深度约为培养基深度的 1/2。根据所测试的生物，使用松开的盖子进行有氧或厌氧培养。奈瑟菌应使用松开的盖子培养（7）；如果在 CO2 培养箱中培养（3,10），则应在非 CO2 培养箱中使用紧密的盖子培养（3）。为了更快地生长和更快地进行发酵反应，厌氧培养物最好在 CO2 以及氢气或氮气存在下进行培养。
康普茶的分子机制为...
摘要在过去十年中肥胖的流行率一直在增加，这对体内几种代谢疾病产生了影响。为减少和克服诸如药理治疗之类的肥胖作用而做出了各种努力。此外，使用天然成分（例如益生菌）进行了优化，以最大程度地减少引起的影响。肠道微生物群的平衡在帮助改善肥胖症中的营养不良，炎症和脂肪肝脏方面具有重要作用。方法：本综述使用了收集和总结科学数据所必需的范围审查，并指导未来的调查，并规定文章直至最近10年（2014年），康普茶作为一种富含益生菌的饮料，可以作为肥胖管理的天然治疗。结果：总共收集了244篇文章，11篇文章符合纳入标准。结论：康普茶具有有益的作用，并有可能通过各种机制改善肥胖条件。关键字：康普茶；肥胖;益生菌引入了过去的半个世纪，肥胖的全球发病率已激发到流行性水平，并在全球范围内增加了健康问题（Mayoral等人，2020年）。在所有性别和所有年龄段，肥胖的发生率都显着增加，老年人和妇女的肥胖率较高（Lin＆Li，2021）。肥胖症的患病率（BMI≥30kg/m²）估计在2025年增加到8.92亿人（世界肥胖联合会，2022年）。此外，肥胖的发生率会影响肠道中菌群组成的变化。Obesity can negatively affect almost all physiological functions of the body and is at risk for the development of various non-communicable diseases (Chooi et al., 2019), such as type 2 diabetes mellitus (T2DM), cardiovascular disease (CVD), metabolic syndrome (MetS), chronic kidney disease (CKD), hyperlipidemia, hypertension, nonalcoholic脂肪肝病（NAFLD），某些类型的癌症，阻塞性睡眠呼吸暂停，骨关节炎和抑郁症（Lin＆Li，2021年）。此外，肥胖的临床并发症几乎会影响每个器官系统，肥胖对发病率，死亡率和医疗保健成本的影响很大（Hecker等，2022）。对288万肥胖个体的荟萃分析表明，肥胖使死亡率的风险高出1.18，高于非肥胖（Abdelaal等，2017）。肥胖是一种复杂的疾病，涉及多种分子机制，例如能量失衡，激素调节，慢性炎症，信号通路，自噬，胆汁盐水解酶，遗传学和神经系统（Wen等，2022）（Alruwaili等，20221）。肥胖个体在称为营养不良的细菌数量中遭受不平衡（Breton等，2022）。营养不良会导致良好细菌的降低，例如双歧杆菌，细菌，乳酸杆菌和
用于预测基于肠道微生物组组成的自闭症谱系障碍的机器学习算法
摘要：机器学习（ML）技术的应用是协助诊断复杂疾病的可靠方法。最近的研究将肠道微生物的组成与自闭症谱系障碍（ASD）的存在有关，但到目前为止，结果主要是矛盾的。这项工作建议使用机器学习研究肠道微生物组组成及其在ASD早期诊断中的作用。我们使用肠道微生物组成分的公开数据，将支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）和随机森林（ANN）和随机森林（RF）算法分类为神经型（NT）或具有ASD的受试者。天真的贝叶斯，k-neart邻居，合奏学习，逻辑回归，线性回归和决策树也经过训练和验证；但是，提出的表现最好的性能和解释性。使用SAS VIYA软件平台开发了所有ML方法。使用16S rRNA测序技术确定微生物组的组成。ML的应用产生的分类准确性高达90％，灵敏度为96.97％，特异性较高达到85.29％。在ANN模型的情况下，与第一个数据集对NT受试者进行分类时不会发生任何错误，这表明与传统测试和基于数据的方法相比，分类结果显着。使用两个数据集重复这种方法，一个来自美国，另一个来自中国，导致了类似的发现。所获得的模型中的主要预测指标在分析的数据集之间有所不同。从分析的数据集中确定的最重要的预测因素是细菌，lachnospira，anaerobutyricum和ruminococcus torques。值得注意的是，在每个模型中的预测因子中，由于其相对丰度较低，因此存在细菌在微生物组组成中通常被认为是微不足道的。这种结果增强了对微生物组对ASD发展的影响的常规理解，在这种情况下，微生物群的组成的不平衡会导致宿主 - 微生物稳定的破坏。考虑到以前的几项研究集中在最丰富的属，并且被忽略了较小的（并且经常在统计学上显着）微生物群落，因此对此类社区的影响进行了很差的分析。基于ML的模型表明，更多的研究应集中在这些不太丰富的微生物上。一个新的假设解释了这一领域的矛盾结果，并提倡对可能不会表现出统计学意义的变量进行更深入的研究。获得的结果似乎有助于解释有关ASD的矛盾发现及其与肠道菌群组成的关系。虽然某些研究将杆状杆菌/杆菌的比例较高，而其他研究则相反。这些差异与微生物组组成中的少数族裔有密切相关，这在人群之间可能有所不同，但具有相似的代谢功能。因此，在ASD表现中，杆菌/杆菌的比率可能不是决定因素。
微生物在法医学中的作用
pooja jk doi：https：//doi.org/10.33545/27074447.2023.v5.i1a.59摘要人类微生物组提到了所有微观生命形式，例如细菌，病毒，病毒，藻类和饮食人体身体。法医微生物学涉及基于验尸间隔及其在身体不同部位的分布来鉴定微生物，这有助于个人鉴定，死亡确定原因，地理位置确定可能在哪里发现尸体和体液识别。微生物法医用于研究由微生物在性侵犯案件，生物犯罪或任何其他形式的刑事案件中引起的微生物和疾病的传播。分子生物学和遗传学的进步导致了分析仪器和技术的发展，有助于更好地分析微生物样品及其代谢产物。thanato-Microbiology是指驻留在人体表面上的微生物研究，这也是法医微生物学研究领域，主要有助于基于独特的微生物居住的独特的微生物来区分另一个人。关键字：法医学微生物，thanato-Microbiology，pyrosequencing简介微生物或简称微生物是最小的单细胞生物。他们既有用，又对人类有害。它们分为不同类型，例如细菌，病毒，真菌和原生动物。细菌是最丰富的微生物，通常被分为两种类型，即考古细菌和花生细菌。（Zachary等，2017）[5]。（Zachary等，2017）[5]。人们认为，人体内部和人体上的细菌比人体细胞多十倍（Turnbaugh等，2009）[1]。研究表明，微生物在法医后检查，自死亡确定以来的时间，通过分析体液中发现的微生物群的个人鉴定，地理位置的鉴定，基于人体中的微生物种群发生死亡可能发生的地理位置。微生物，例如梭状芽胞杆菌，乳酸杆菌，eggerthella和细菌，在下部胃肠道中大量发现，而链球菌，prevotella和veillonella在人体的上部胃肠道中广泛分布。在前阳光期间的口腔中发现了富公司，而在肿胀期间则发现了蛋白质（Hyde等，2013）。用于鉴定微生物的常见方法包括焦磷酸测序和脉冲场凝胶电泳。其他检测方法包括16/18S核糖体RNA（rRNA）基因，单核苷酸多态性，内部转录的垫片和整个基因组shot弹枪。这些基因组方法在法医科学中很有用，可以创建遗传特征和鉴定整个微生物群落。对于蛋白质合成所必需的70s和80s核糖体是由16s和18s RNA组成的，通常在分类门中保持高度保守，但存在具有种间多态性或突变的可变区域，可帮助您识别个体。用于分类学分析的DNA的其他区域是核糖体RNA基因之间的非编码区域，称为内部转录间隔物（ITS），例如16S和23S细菌和古细菌（Lafontaine和Tollervey，Tollervey，2001年）。这些区域的突变率很高，因为它们的生存不是必不可少的，因此可以在相似的物种上进行比较（Baldwin，1992）。Mortem Microbial社区和PMI与宿主相关后与宿主相关的微生物群落称为Thanato-Microbiome。