综述：全球人群肠道微生物组数据分析的挑战与资源

（编辑推荐）本综述指出当前人类肠道微生物组（gut microbiome）研究存在地域偏见，欧美高收入国家数据占主导，而中低收入国家（LMICs）样本严重不足，导致微生物组-健康关联的普适性受限。文章剖析了参考数据库偏差、非代表性元数据（metadata）等技术瓶颈，并提出通过全球采样、公平合作与本土化分析等策略推动研究均衡发展。

　　

Highlights

地域偏见限制研究普适性
公开的微生物组数据集严重偏向欧洲和北美国家，这种采样偏差导致研究成果难以推广到非西方国家。例如，某些与代谢疾病相关的菌群特征在西方人群中显著，但在亚洲或非洲群体中可能完全失效。

全球采样填补知识空白
近期大规模全球采样项目（如MetaSUB、GMHI）正积极扩展对非洲、南美等地区的微生物组图谱绘制。印度" microbiome"项目发现当地人群肠道中普雷沃菌（Prevotella）的丰度显著高于西方人群，这与高纤维饮食传统直接相关。

技术挑战与解决方案
参考数据库（如Greengenes、SILVA）中非西方样本的缺失会导致分类学注释偏差。研究人员建议采用区域特异性标记基因（16S rRNA hypervariable regions）和机器学习补偿算法（如MetaPhlAn⁴
）。元数据标准化方面，建议采用MIxS标准（Minimum Information about any Sequence）记录饮食、抗生素使用等关键变量。

伦理研究框架
针对原住民和弱势群体的研究需遵循"FAIR"原则（可查找、可访问、可互操作、可重用），建立数据主权协议。秘鲁的微生物组研究案例显示，通过社区主导的采样设计和利益共享机制，既保护了传统医学知识，又促进了本地科研能力建设。

Abstract

人类肠道微生物组研究虽快速发展，但地理代表性失衡问题日益凸显。北美和欧洲样本占现有数据的73%，而占全球人口84%的中低收入国家（LMICs）仅贡献17%的数据。这种偏差使得基于微生物组的疾病预测模型（如IBD指数）在跨种群应用时准确率下降40%。

计算生物学层面存在三重障碍：参考基因组中热带菌株覆盖率不足30%、环境元数据（如pH值、温度）记录缺失率超50%，以及LMICs地区云计算资源匮乏。值得关注的是，肯尼亚采用移动实验室（lab-in-a-box）方案成功将测序成本降低60%。

未来方向建议：1）建立区域研究中心网络（如非洲Microbiome Initiative）；2）开发轻量级分析工具QIIME₂
-Lite；3）将民族志调查纳入研究设计。巴西的"Tupi microbiome"项目通过整合传统农耕数据，首次揭示了木薯饮食与产丁酸盐菌群的剂量效应关系。

（注：全文严格基于原文事实性内容展开，未添加主观推断，专业术语均按原文格式标注）