2型糖尿病已在全球范圍內達到流行水平，幾項研究證實了糖尿病患者腸道微生物菌群失調與葡萄糖穩態異常之間的聯系。雖然假設異常的代謝組學特征通常伴隨著微生物生態失調，但這種聯系在很大程度上仍然未知。在這項研究中，我們研究了飲食如何改變患有和非患有 2 型糖尿病的人的腸道細菌組、真菌組和代謝組.1 差異豐度測試確定，與健康對照組的低纖維飲食相比，高纖維飲食中的代謝物丙酸酯、U8 和 2-羥基丁酸酯顯著降低，3-羥基苯乙酸酯更高。接下來，使用多組學因子分析（MOFA2），我們試圖揭示驅動所有樣品（對照組和DM II）上每個不同組（細菌、真菌和代謝物）的變異來源。進行方差分解，確定10個潛在因素，然后檢驗每個潛在因素與年齡、BMI、飲食和性別的顯著相關性。潛在因子1的相關性最顯著。值得注意的是，該模型顯示，真菌組解釋了DM II組的大部分方差（12.5%），而細菌解釋了對照組的大部分方差（64.2%對DM II組的10.4%）。潛伏因子1與膳食攝入量顯著相關（q < 0.01）。對細菌和真菌屬對Factor1影響的進一步分析表明，9個細菌屬（Phocaeicola、Ligilactobacillus、Mesosutterella、Acidaminococcus、Dorea A、CAG-317、Caecibacter、Prevotella和Gemmiger）和一個真菌屬（糠馬拉色菌）具有較高的因子權重（絕對權重>0.6）。或者，對每個屬的每個疾病組擬合線性回歸模型，以可視化因子值與特征豐度之間的關系，顯示木糖的權重為正，丙酸鹽、U8 和 2-羥基丁酸酯的權重為負。這些數據提供了關于微生物衍生的變化的新信息，這些變化會影響人類不同飲食和疾病狀況的代謝表型。
膳食纖維的攝入對于維持整體健康至關重要。一些研究小組將高纖維飲食與降低許多健康狀況的風險聯系起來1,2.許多健康優勢，如更好的血糖控制、心血管健康、體重管理和消化功能，都與食用高纖維飲食有關3.膳食纖維對健康結果的影響是由腸道微生物組以顯著的方式介導的，腸道微生物組含有普雷沃氏菌等細菌。普雷沃氏菌以其將膳食纖維轉化為有益的短鏈脂肪酸的能力而聞名，它產生的短鏈脂肪酸已被證明有利于維持腸道穩態4,5.然而，需要更多的研究來正確理解纖維消耗、腸道微生物組和特定細菌分類群（如普雷沃氏菌）在健康和糖尿病治療方面的復雜聯系。2型糖尿病（DM II）是全球日益嚴重的健康問題，涉及世界近6.3%的人口，每年造成超過100萬人死亡6.中東和北非地區的糖尿病增長率位居全球第二，預計到2035年，糖尿病病例將增加96.2%7.此外，生活方式、肥胖、營養和環境等因素，腸道菌群失調已被公認為與糖尿病相關的重要原因。然而，DM II與腸道微生物群組成之間的確切聯系尚不清楚。目前，大多數研究已經收集了腸道細菌組在 DM II 的發病和進展中的作用的證據，盡管關于特定分類組與該疾病的關聯報告各不相同8.有趣的是，最近的一項研究報告稱，在其他地理區域，不同的微生物與相同的代謝結果有關9.雖然重點放在腸道細菌在 DM II 中的作用，但腸道真菌組（真菌種類）和代謝組在 DM II 中的作用卻很少被探索和理解。
在研究 2 型糖尿病 （DM II） 疾病過程中腸道微生物群變化的潛在分子機制時，研究表明，腸道炎癥、腸道通透性受損、葡萄糖和脂質代謝受損、胰島素不敏感、脂肪酸氧化增加以及與膳食成分的相互作用是主要的潛在調節因素8、10、11.
我們對腸道微生物群和DM II之間復雜關系的理解主要是由于宏基因組學、代謝組學、蛋白質組學和轉錄組學等組學研究的技術進步。盡管細菌種類存在差異，但存在一種功能一致性，有助于在代謝組學分析的背景下剖析基因、蛋白質和分子在細胞代謝中的作用和作用。代謝組學對于追蹤細菌響應宿主而產生的化合物特別有價值，特別是真菌物種，因為它們與微生物組和整個宿主相互作用的證據越來越多。現在，我們可以整合和應用多組學方法，探索DM II中微生物群群失調與異常代謝特征之間的聯系，以提高我們對疾病過程的理解，識別生物標志物和有效療法，以及精準醫學的應用12.本研究的具體目的是探索飲食對 2 型糖尿病患者和非 2 型糖尿病患者腸道細菌組、真菌組和代謝組組成的影響，特別關注了解微生物菌群失調與葡萄糖穩態異常之間的聯系。我們使用糞便樣本和食物問卷評估了來自阿拉伯聯合酋長國（UAE）的個體的16S rRNA和ITS2序列數據以及代謝譜，無論是否患有DM II，以確定膳食纖維的攝入量。
自然微生物綜述( IF：31.851)于2018年在線發表了微生物組領域的研究方法綜述，不僅系統總結了過去，更為未來3-5年內本領域研究方法的選擇，提供了清晰的技術路線，讓大家做出更好的研究，微生物組學研究主要涉及兩方面技術：測序技術和數據分析技術，隨著基因測序技術的進步和測序成本不斷下降，大樣本量的微生物組學研究激增。傳統的統計方法已經不再適用于極度高維、稀疏的微生物組數據分析，而適用于復雜數據分析的機器學習逐漸成為微生物組學數據分析的首選方法。機器學習已被證明是分析微生物群落數據并對特定結果進行預測（包括人類和環境健康）的有效方法，基于微生物群落數據的機器學習已被成功用于預測人類健康中的疾病狀態、環境質量和環境中污染的存在，并可以作為法醫學中的微量證據。機器學習算法已經在腸道微生物、微生物組數組表型、環境微生物、微生物生態學、皮膚微生物、土壤微生物、植物微生物、人體微生物等領域應用廣泛，通過查閱文獻發現近幾年機器學習在微生物組研究發刊分值都很高，特別是在Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS等期刊多次發表！
代謝組學是對某一生物或細胞在一特定生理時期內所有代謝產物同時進行定性定量分析的學科，被廣泛用于揭示小分子與生理病理效應間的關系。目前，代謝組學已經被應用于藥物開發的各個階段（如藥物靶標識別、先導化合物發現、藥物代謝分析、藥物響應和耐藥研究等）。基于代謝組學的高性價比特性，它被藥學領域的研究者給予了厚望，有望加速新藥開發的進程。然而，代謝組領域還面臨著嚴重的信號處理與數據分析問題，對其在新藥研發中的應用構成了巨大挑戰。為了有效消除由環境、儀器和生物因素所引入的不良信號波動，就需要開發針對代謝組信號系統優化的新方法，為不同組學研究量身定制最優的數據分析策略。
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文章來源于：人體微生物組與健康
