研究目的收集2015年1月-10月中央民族大學(xué)校醫(yī)院慢性病體檢人員的臨床生化檢測信息和糞便生物樣本,采用二代測序技術(shù)檢測糞便樣本中腸道菌群ASV（arnplicon sequence variant）的豐度,通過傾向性評分匹配法控制性別、年齡、高血壓、糖尿病等混雜因素的影響,篩選出高脂血癥與非高脂血癥人群的差異ASV,再利用WGCNA及概率圖模型（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）模擬差異ASV與高脂血癥的因果作用關(guān)系,為核心菌群預(yù)防與治療高脂血癥提供科學(xué)依據(jù)。研究方法菌群測序與結(jié)構(gòu)分析提取各糞便樣本腸道菌群總DNA,根據(jù)細菌V3-V4區(qū)設(shè)計引物（上游引物為5’-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3’,下游引物為5’-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3’）,擴增16S rRNA基因,在illumina Hiseq2500平臺上進行高通量測序,生成FASTQ格式的下機數(shù)據(jù)。運用R軟件DADA2包過濾,去重復(fù),嵌合體識別和合并雙端讀取,完成物種注釋;用R軟件vegan包分析a多樣性、β多樣性,初步探索兩組樣品間的菌群結(jié)構(gòu)差異。差異篩選與富集分析為了控制混雜因素對實驗結(jié)果的影響,運用R軟件Matc... 

【文章來源】：中央民族大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｍ０１、Ｍ０２正反向序列質(zhì)量圖??１３??

１．２序列過濾、裁剪及了解錯誤率??如圖２－１所示：正反向質(zhì)量讀取都很好，所以正反向都從２４０截斷（ｔｒｕｎｃｌｅａｎ＝ｃ?（２４０，??２４０），過濾時，除去低于２質(zhì)量的序列，２即為過濾最低質(zhì)量的閾值。過濾序列后，利用??ＤＡＤＡ２算法建立參數(shù)誤差模型（ｅｒｒ），每個擴增子數(shù)據(jù)集都有不同的錯誤率。該ｌｅａｍＥｎｗｓ??方法通過交替估計錯誤率和樣本組成的推斷來從數(shù)據(jù)中學(xué)習該錯誤模型，直到它們收斂于??共同一致的解決方案。正反向錯誤率圖顯示了每個可能轉(zhuǎn)換（Ａ—Ｃ，?Ａ—Ｇ，?．．．）的錯誤率。??圖中點表示觀察的得到的錯誤率。黑線表示機器學(xué)習算法收斂后的估計誤差率。紅線表示??在Ｑ－ｓｃｏｒｅ的名義定義下預(yù)期的錯誤率。估計的誤差率（黑線）與觀察到的錯誤率（點）擬??合程度高，并且誤差率隨著預(yù)期的質(zhì)量而下降，這代表檢測的序列正確。根據(jù)Ｍ０１的正反??向錯誤率估計圖（圖２－２）顯示：我們檢測的序列是正確的，具有高度的可靠性。??Ａ?ｎ??ｎ?，?Ｂ?

２樣本人群腸道微生物結(jié)構(gòu)特征??２．１高脂血癥組人群腸道微生物結(jié)構(gòu)特征??圖２－３顯示了?８７份高脂血癥糞便樣品門水平上的物種相對豐度，共有２３個門（表２－１），??含量最高的四個細菌門是?Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ?（４６．７％）、Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅ?（４４．２％）、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ?（８．０％）??和?Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ?（０．３％）。??高脂血癥糞便樣品屬水平上共有３６８個屬，表２－２顯示了高脂血癥人群糞便樣品共有??１８個相對豐度大于１．０％細菌屬，并給出了相對豐度比例。圖２－４顯示了高脂血癥人群糞??便樣品屬水平上的大于１．０％物種相對豐度，其中含量最高的四個菌屬依次為??（３３．３２％）、／Ｖｅｖｏｔｅ／／ａ＿９?（７．６８％）、妨７．ｗｗ?（６．７４％）、Ｆａｅｃａ／沾ａｃ如＊／ｍ?（５．７７％）。??屬于擬桿菌門且相對豐度大于１．０％的細菌屬有５ａｄｍ；／ｆｉｆｅｉ＇（３３．３２％）、Ｐｒｅｖ（＾／／ｆｉｆ＿９（７．６８°／〇）；??屬于放線菌門且相對豐度大于１．０％的細菌屬為（６．７４％）；屬于厚壁菌門且??相對豐度大于?１．０％?的細菌屬有?ｉｆｌｃ／ｗ〇５７？／ｒａ（３．６４％）、／４ｇａ＾？ｏ６ａｃ／ｅｒ（３．４６％）、ｉ？／ａＭ／／ａ（?１．９３％）、??Ｌａｃｈｎｏｃｈａｔｒｉｄｉｕｍ?｛３３９％）等。??１５??

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]人體腸道菌群結(jié)構(gòu)與宿主代謝的相關(guān)性研究[D]. 李旻.上海交通大學(xué) 2009

碩士論文
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本文編號：3264177