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各种微生物组的综合宏基因组分析
犬类肠道微生物组是兽医和人类健康研究的关键模型，但由于方法上的变化而出现了不一致的发现。本研究提出了一个三部分的数据集，以阐明DNA提取，底漆选择和测序平台如何影响微生物分析。首先，我们使用五个DNA隔离试剂盒，多个库协议和四个测序平台（Illumina Miseq/Novaseq，Ont Minion，Pacbio Sequel IIE），启用16S RRNA和Shotgun测序技术的直接比较。第二，我们使用Zymo高分子量（ZHMW）和Zymo Magbead（ZMB）提取试剂盒分析了八只共同犬的40个粪便样品，以评估纵向提取效果。第三，我们使用合成模拟群落和人/犬粪便样品评估了三个16S引物系统（标准ONT，PACBIO，并用退化碱基修饰）来量化底漆偏见。通过整合合成和生物学重复，该数据集提供了标准化资源，用于基准生物信息学管道并改善跨研究可比性。该研究生成了75.3FGB的新测序数据：ZHMW- ZMB比较的43.45FGB，22.61FGB用于引物评估，而单样本分析中的9.19FGB。与先验数据的31.5FGB结合在一起，总数据集超过106FGB，包括所有分析输出。这些资源提高了不同实验室工作流程的犬类肠道微生物组研究的方法论透明度和准确性。
EPSO关于植物和微生物组的第六次研讨会Malaga / ... < / div> 农业的新技术 EPSO第六次关于植物和微生物组的研讨会utrecht / ... < / div>
1。植物 /农作物的微生物组 - 新项目，倡议和科学亮点2。< / div>开发最佳实践和建议 - 最低元数据要求和预分析参数3。新的微生物组技术4。植物微生物组研究的协调会议打算增加工作组成员之间的合作。将向科学界，欧洲委员会和国家机构提供研讨会的建议。要进一步制定该计划，我们请您通过提交非常简短的概述，并指出该计划主题 /主题是指的是C.M.J.Pieterse@uu.nl，直到31.7.2025。第6届EPSO关于植物和微生物组的研讨会将于2025年11月3日星期一举行，就在第6次植物微生物组研讨会开幕之前（2025年11月3日开放； 18：00h），提供了一个结合这两项事件的好机会。可以通过植物微生物组研讨会的会议网站进行EPSO研讨会的注册：https：//6thplantmicrobiomesymesymposium2025.com/registration/。您可以在那里注册EPSO研讨会的门票，该车间的整天为72,05欧元，包括午餐和咖啡休息时间。有关EPSO研讨会的具体问题，请联系CornéPieterse（c.m.j.pieterse@uu.nl）。我们期待在11月与您会面Angela Sessitch，Paul Schulze-Lefert，CornéPieterse和Karin Metzlaff
肠双歧杆菌微生物组的年龄依赖性模式
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年2月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.10.637477 doi：Biorxiv Preprint
深海衍生的镁增强水对微生物组变化的代谢疾病的影响
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B细胞恶性肿瘤的正向和反向遗传学
背景：绿叶蔬菜（GLV）含有无机硝酸盐，该阴离子对口服微生物组具有潜在的益生元作用。然而，尚不清楚GLV和药理学补充[硝酸钾（PN）是否具有硝酸盐盐会引起对口腔微生物组的类似作用。目标：本研究旨在将GLV与PN补充对高血压个体中口腔微生物组组成和唾液生物标志物的影响进行比较。方法：将70个人随机分配给3个不同的组，以进行5周的饮食干预。第1组以GLV的形式消耗300 mg/d的硝酸盐。第2组食用的药丸，含300 mg/d的PN和低硝酸盐蔬菜。第3组用氯化钾（安慰剂：PLAC）和低硝酸盐蔬菜食用的药丸。在饮食干预之前和之后分析了口腔微生物组组成和口腔健康的唾液生物标志物。结果：GLV和PN组显示出类似的微生物变化，可能依赖硝酸盐，包括奈瑟氏菌，cap虫，弯曲杆菌，弯曲杆菌的丰富度增加，以及治疗后Veillonella，Megasphaera，segasphaera，megasphaera，sectinoryces和eubacterium种类的降低。在GLV组中观察到了Rothia物种的丰度，链球菌，Prevotella，放线菌和摩菌细菌的丰度降低，这可能是硝酸盐独立的。GLV和PN处理增加了唾液pH值，但只有GLV治疗显示唾液缓冲能力和乳酸降低的增加。结论：与PN相比，GLV组中硝酸盐依赖性和独立的微生物变化的结合对改善口服健康生物标志物具有更强的作用。
犯罪现场基于微生物组的污渍分析摘要
最初发表于：Swayambhu, Meghna；Kümmerli, Rolf；Arora, Natasha (2023)。基于微生物组的犯罪现场污渍分析。应用与环境微生物学，89(1):e0132522。DOI：https://doi.org/10.1128/aem.01325-22
微生物组与黑色素瘤对免疫检查点抑制剂治疗的反应以及免疫相关不良事件的关系（NCT05102773）
图 1. 研究时间表和样本收集摘要。A) 参与者招募、同意、纳入和样本收集的可视化，显示最终队列以及在每个时间点收集的样本数量。B) 描述试验时间表的研究方案。转移性黑色素瘤患者被要求在 ICI 周期 1 第 1 天 (C1D1) 的 10 天内、12 周计算机断层扫描 (CT) 扫描时以及在 C1D1 后 16 周内发生任何级别的 irAE 时采集血液和微生物组样本。C) 每位患者的时间表，显示微生物组样本采集、CT 扫描时间、反应和 irAE 发展的变化。
基于微生物组的宿主表型预测的无混杂预测模型
与许多领域一样，存在混杂效应（或偏见）在微生物研究中提出了重大挑战，包括使用微生物组数据来预测宿主表型。如果无法正确解决，混杂的人可能会导致虚假的关联，偏见的预测和误导性的解释。一个无表的示例是药物二甲双胍，通常规定治疗2型糖尿病（T2D），并且已知会影响肠道微生物组。在这项研究中，我们提出了使用微生物组数据进行人类表型预测的无混杂预测模型。这些模型在对抗性的Min-Max优化框架内利用端到端方法来得出与混杂因素不变的特征，同时考虑了混杂因素与预测结果之间的固有相关性。我们使用不同的网络体系结构实现了两个版本的无混杂预测变量：一个基于完全连接的网络（称为FNN CF），另一个基于以前的生物学知识（称为MicroKPNN CF）。我们在与T2D关联的微生物组数据集上评估了我们的模型，其中二甲双胍充当混杂因素。我们的结果表明，与不解释混杂因子并更有效地识别与表型相关的微生物标记的模型相比，无混杂的预测因子具有更高的精度，而不是受二甲双胍影响的标记。在先前的知识指导的方法中显示出较低的预测能力，但它提供了更大的可解释性，从而提供了对基本生物学机制的更多见解。
人工选择和皮肤微生物组独立预测寄生虫抗性
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月28日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.19.619196 doi：Biorxiv Preprint