抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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腸内微生物叢におけるABSTRACT組成変化は,肥満,クローン病および糖尿病のようなさまざまな医療条件と関連している。しかし,微生物群集組成を生態系機能に接続することは,課題のままである。ここでは,ヒト腸ミクロビオームのカスタマイズ可能な代謝モデルであるMICOMを紹介した。L2正則化に基づく発見的最適化アプローチを用いて,観察された複製速度によく対応する現実的な成長速度のユニークなセットを得ることができた。著者らは,個々のメタゲノムサンプルのための個人化された代謝モデルを生成するために,調整可能な食事と分類群の豊度制約を統合した。代謝的に健康な集団と1型および2型糖尿病の個人を含む186人の人々からメタゲノムの均衡コホートにMICOMを適用した。モデル結果は,個々の細菌属が,ヒトを通して保存されたニッチ構造を維持し,一方,短鎖脂肪酸(SCFAs)の群集レベル生産は,不均一で,非常に個々の特異的であることを示した。モデル出力は,in vivoで測定が困難な複雑な交差供給相互作用を明らかにした。代謝相互作用ネットワークは,健康と糖尿病の被験者の間でいくらか一貫して異なった。特に,MICOMは,糖尿病コホートにおける酪酸塩およびプロピオン酸産生の減少を予測し,メトホルミン処置後の健常被験者において,SCFA産生プロファイルの回復を認めた。全体として,食事または分類群豊度の変化は,高度に個別化した影響を有することを見出した。MICOMは,食事とミクロビオーム組成が群集機能にどのように影響するかの機構的仮説を生成するための有用なツールとして役立つと信じる。すべての方法を,https://github.com/micom-dev/micomで利用可能なオープンソースPythonパッケージに実装した。IMPORTANCは,ヒト腸内に生存する細菌群集が健康と疾患にリンクしている。しかし,これらの細菌がどのように相互作用するか,そして,我々の腸ミクロビオームに対する潜在的介入が,どのように健康をなせるかを理解することが,まだ始まったばかりである。ここでは,腸における多様な細菌種の増殖速度を再現できる数学的モデリングフレームワーク(MICOMと命名)を提示し,微生物群集内の代謝相互作用をシミュレートできる。MICOMは,我々の腸における微生物景観を形作る生態学的規則を解明でき,与えられた食事またはプロバイオティクス介入は,異なる人々において広く異なる影響を有することを示す。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
