GR | 基于纵向暴露组和多组学分析的精准环境健康监测

遗传学领域知名期刊Genome Research于6月6日在线刊登了来自斯坦福大学遗传学系的人类暴露组学研究, Precision environmental health monitoring by longitudinal exposome and multi-omics profiling。Genome Research 是由冷泉港实验室出版社出版的同行评审科学期刊,被Nature Index收录。不考虑综述类期刊的情况下,Genome Research 在“遗传学和基因组学”类别中排名第二,仅次于 Nature Genetics。

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传统的环境健康研究主要集中在人群水平的少数环境应激源上,因此缺乏剖析个体化环境暴露的复杂性和异质性的能力。在这项作为一个前沿案例的研究中,我们整合了深入剖析的纵向个人暴露组和人体内部多组学,以系统地研究暴露组如何影响单个个体的表观组。我们注释了个人暴露组中的数千种有机物和微生物成分,发现它们与数千种人体内部生物分子显著相关,并使用相应的临床数据进行了进一步的交叉验证。我们的研究结果表明在高度多样化和动态的个人暴露中,农用化学品和真菌占主导地位,并且个人外部暴露与个体免疫系统、肾脏和肝脏相关的生物分子和途径高度相关。总体而言,这项数据驱动的纵向监测研究显示了个人暴露组和内部多组学之间潜在的动态相互作用,以及通过产生大量可检验的假设来研究暴露组对个体精准健康的影响。

每天,我们在呼吸的空气、接触的表面、穿的衣服和使用的产品中都会接触到不同的化学物质和微生物。其中一些化学物质,如双酚 A,是众所周知的并因其潜在的有害健康影响而被明确标记的有害物,因此我们可以尝试避免它们或改变我们的暴露。我们假设其他暴露物,例如草甘膦(一种除草剂)或避蚊胺(一种驱虫剂)是可以避免的或间歇性暴露的并足以规避高风险。又比如,我们认识到某些暴露(如豚草花粉或室内霉菌)的急性过敏和气道刺激影响并采取措施阻止症状。然而,个人特定暴露组的大部分影响以及暴露可能对我们的健康产生的影响在很大程度上尚未得到深度的探索。

在这一项新的研究中,斯坦福大学的研究人员深入研究了个人暴露组——从化学物质到细菌,从温度到真菌——并测量了这些暴露如何影响参与者潜在健康模式的变化。这项工作表明,即使是很小的环境暴露也会导致肠道细菌、蛋白质表达、新陈代谢和免疫功能发生可测量的变化。

他们之前的研究表明,个人通常会经历数以千计的微生物和化学物暴露,即使他们生活在同一地理区域,人们所经历的暴露类型也存在很大差异。在这项试点工作中,他们检验了这些暴露对一个深入剖析的个体内部健康变化的影响,发现现实世界外部暴露的变化可能与人体内数千个生物分子变化有关,其中许多是重要的健康相关分子。尽管大多数特定的外部暴露化学物并未直接出现在体内,间接证明了监测外部暴露的重要性,但不同的外部暴露与解毒和炎症的变化密切相关。总体而言,变化水平比研究者们预期的要高得多,他们看到了数千种与炎症高度相关的微生物和化学物质,例如环境中潜在的增塑剂和I、II类致癌物质。甚至一些与健康有关的内部微生物都与外部微生物和化学暴露高度相关。

然而,这项研究的一个复杂之处是难以辨别因果关系,仅仅因为两件事相关联并不意味着一个导致另一个。另一个复杂因素是确定哪些特定的暴露会导致哪些特定的代谢和健康变化,考虑到数千种不同的暴露和生物标记物会随着时间或地点或个体之间发生变化,这可能会变得具有挑战性。虽然我们可以在其他人身上寻找重复的类似模式来确认关系,但在检查各种暴露模式和反应以找出有问题的环境暴露、识别暴露敏感性标记并捕捉仍然充满难度。

该项目的未来工作将包括利用这种方法扩展到更多的个人和地点,以更好地了解我们的环境如何在个人和人群层面影响我们的健康,以了解外部暴露和内部反应之间的复杂相互作用。最终,通过开发更好的可穿戴设备来监测暴露,我们甚至可以对个体暴露进行个性化监测,以主动检测有害变化,识别与持续健康相关的暴露模式,并监测新类型暴露对我们健康的影响。最终,斯坦福大学的研究人员设想了一个世界,在这个世界中,每个人都受到所有外部暴露的监测,并结合每个人的自身的全基因组信息来确定这些暴露如何影响他们的精准健康。

斯坦福大学高鹏博士(现匹兹堡大学医学院助理教授)和申小涛博士为该文章的共同第一作者,其余共同作者有斯坦福大学张馨月博士,浙江大学蒋超研究员,斯坦福大学张赛讲师,斯坦福大学周欣博士,和通讯作者斯坦福大学遗传学系系主任Michael Snyder 教授.

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用于个人暴露组和多组学分析的纵向样本收集概述。(a) 以暴露检测试备为来源的个人暴露包括环境因素、微生物成分和化学应激源。内部多组学包括肠道微生物组、代谢组、蛋白质组、血液毒素和致癌物、细胞因子和血常规检测。(b) 每种类型的多组学和暴露组样本的数量和采集时间。(c) 用于监测精准环境健康的暴露组和内部多组学的样本分布和构成。

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通过暴露组学和内部多组学之间的组学分析揭示了精准环境健康网络。(a) 所有纵向采集的暴露组和内部多组学的 斯皮尔曼相关网络。(b) 暴露组和内部多组学之间的显著相关性 (|r| > 0.9; q 值 < 0.05)。

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暴露组对精准环境健康的影响。(a) 各种暴露组成分对个人细胞因子和血常规测试改变的相对贡献 (|r| > 0.9; q 值 < 0.05)。加粗的血常规测试有超出参考范围的值。(b) 具有相应参考范围(绿色区域)的代表性血常规检测结果及其显著相关的暴露组成分。

Peng Gao, Xiaotao Shen, Xinyue Zhang, Chao Jiang, Sai Zhang, Xin Zhou, Sophia Miryam Schüssler-Fiorenza Rose, Michael Snyder. 2022. Precision environmental health monitoring by longitudinal exposome and multi-omics profiling. Genome Research https://doi.org/10.1101/gr.276521.121

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第一作者:高鹏,博士,2019年毕业于佛罗里达大学农业与生命科学学院,曾为斯坦福大学医学院博士后,目前在匹兹堡大学任助理教授。现任Chemosphere、Environmental Pollution、Reviews of Environmental Contamination and Toxicology编委以及Critical Reviews in Environmental Science and Technology和The Innovation青年编委。研究方向为环境健康和暴露组学。联系邮箱:[email protected]

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共同第一作者:申小涛,斯坦福大学医学院博士后,主要研究方向为基于质谱的代谢组学,蛋白质组学的数据软件开发,数据分析,以及整合其他多组学数据在疾病上的应用,如衰老,神经退行性疾病以及人类怀孕相关的疾病.

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通讯作者:Michael P. Snyder is an American genomicist, systems biologist, inventor and entrepreneur. He is the Stanford B. Ascherman Professor and as of 2009, Chair of Genetics and Director of Genomics and Personalized Medicine at Stanford University School of Medicine,[2] and the former Director of the Yale Center for Genomics and Proteomics. He was elected to The American Academy of Arts and Sciences in 2015. During his tenure as chair of the department at Stanford, the U.S. News & World Report has ranked Stanford University first or tied for first in Genetics, Genomics and Bioinformatics under his leadership. Snyder has co-founded companies in genetics, genomics, and personalized medicine, including Personalis, a company that develops software to interpret genomes after sequencing; January AI, a health startup; Protometrix; Affomix; and Q Bio. Snyder has been a principal investigator of the ENCODE project since its inception in 2003, and co-director of the CIRM Center for Stem Cell Genomics and Director of the Center for Genome of Gene Regulation.Snyder pioneered the use of multi-omic longitudinal profiling to track health.

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