风向变了！学科交叉+临床转化才是王道！

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为了探究不同抗生素处理对小鼠肠道微生物群组成的影响。

基于小鼠粪便样本的16SrRNA基因测序数据，通过QIIME软件包进行微生物群落的α多样性和β多样性分析，以评估 不同抗生素处理对微生物多样性的影响 (图1B,C)。

使用相对丰度分析方法，通过RDPclassifier软件包识别和比较 不同处理组间的微生物组成，特别是优势菌群的变化 (图1E,F)。

利用Venn图和UPGMA分析展示 不同抗生素处理组间微生物组成的特异性和共有性 (图1H,I)。

图1

2、抗生素诱导的肠道微生物群失调对胆汁酸代谢的影响

评估肠道微生物群失调对胆汁酸代谢通路的影响。

基于小鼠粪便样本的非靶向代谢组数据，通过LC-MS/MS技术鉴定和量化胆汁酸代谢物，使用CompoundDiscoverer软件进行数据分析(图2A,B)。

利用KEGGpathway分析确定差异代谢物富集的生物通路，特别是 胆汁酸相关通路的变化 (图2H,I)。

图2

3、粪便微生物移植（FMT）实验验证

通过FMT实验验证抗生素诱导的肠道微生物群失调对微生物组成和代谢组的影响。

基于GF小鼠的粪便样本，通过16SrRNA基因测序分析FMT后的微生物组成变化，使用QIIME软件包进行分析(图3B-F)。

对FMT-Amp和FMT-Con组小鼠的粪便样本进行非靶向代谢组分析，使用LC-MS/MS技术和CompoundDiscoverer软件确定胆汁酸代谢物的变化(图3I-M)。

图3

4、肠道微生物群失调对宿主转录组的影响

分析肠道微生物群失调对小鼠不同组织基因表达的影响。

基于小鼠组织的mRNA转录组数据，使用DESeq2软件包进行差异基因表达分析，以识别受肠道微生物群失调影响的基因(图4B,C)。

利用KEGG分析探索差异表达基因所涉及的生物学通路，特别是胆汁酸代谢和神经活性配体-受体互作通路(图4D,G)。

图4

5、肠道微生物群失调对宿主m6A表转录组的影响

探究肠道微生物群失调对小鼠脑组织m6A表转录组的影响。

基于小鼠脑组织的m6A-seq数据，通过exomePeak2软件包进行m6A峰值分析，识别m6A修饰的基因和区域(图5A-D)。

使用IGV软件展示特定基因（如Snca和Pink1）m6A修饰的变化，分析m6A修饰与基因表达的相关性(图5G,K)。

图5

6、肠道微生物群失调对肝脏和肠道m6A表转录组的重编程

评估肠道微生物群失调对肝脏和肠道m6A表转录组的影响。

基于肝脏和肠道组织的m6A-seq数据，通过exomePeak2软件包分析m6A峰值的变化，识别受肠道微生物群失调影响的m6A修饰基因(图6A-H)。

利用KEGG分析探索m6A修饰基因所涉及的生物学通路，特别是与肝脏和肠道功能相关的通路(图6I,J)。

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