基于16S rRNA基因测序的泰米尔纳德邦沿海与非沿海人群肠道及皮肤微生物群比较分析：一项试点研究

《Frontiers in Microbiology》：Comparative analysis of gut and skin microbiota from the coastal and non-coastal populations in Tamil Nadu using 16S rRNA gene sequencing: a pilot study

背景：人类肠道和皮肤微生物群（microbiota）在维持生理平衡和免疫功能中发挥重要作用。年龄、饮食、地理和遗传等因素影响其组成，而微生物群紊乱可促进代谢改变和慢性疾病。沿海人群暴露于环境污染物，并出现肠道微生物平衡破坏、上皮屏障完整性受损以及可能的菌群失调（dysbiosis）相关炎症反应。本试点研究旨在利用16S rRNA测序分析印度泰米尔纳德邦沿海和非沿海人群的微生物组多样性。

方法：从75名参与者中采集粪便和皮肤拭子样本，其中57名来自沿海地区、18名来自非沿海地区。提取脱氧核糖核酸（DNA），并使用Illumina MiSeq平台进行16S rRNA测序。α多样性（alpha diversity）和β多样性（beta diversity）分析比较粪便和皮肤微生物群的多样性和组成。

结果：研究显示，厚壁菌门（Firmicutes）在沿海组和非沿海组的肠道微生物群中均占优势，沿海组中芽孢杆菌纲（Bacilli）和梭菌纲（Clostridia）丰度较高。在皮肤拭子中，厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）占优势，沿海样本中观察到不同的聚类模式。β多样性分析显示，两组之间微生物群落存在重叠但具有差异。

结论：本试点研究突出显示了沿海和非沿海人群肠道和皮肤微生物群的差异。然而，需要更大样本量的进一步研究，以更好地理解环境暴露对人类健康的影响。

研究背景方面，人类肠道微生物群（gut microbiota）参与消化、营养代谢、肠道屏障功能维持和宿主免疫调节，皮肤微生物群（skin microbiota）则与皮肤稳态和免疫系统功能相关。年龄、饮食、地理位置、遗传、个人卫生、职业暴露和环境因素均可影响微生物群组成；微生物群改变与代谢、炎症、神经疾病、2型糖尿病、癌症和炎症性肠病等相关。沿海地区邻近污水处理厂和排水口的沉积物中常存在药物化学品及无机、有机污染物，污染海水可扰乱皮肤微生物群，环境污染物如重金属、有机污染物和污染水源可通过氧化应激、细胞因子反应调节、微生物多样性降低和上皮屏障完整性受损等机制促进肠道菌群失调。既往比较沿海与非沿海人群肠道和皮肤微生物群改变的研究有限。印度人群具有遗传异质性、饮食和地理分布多样等特点。研究人员据此假设，长期暴露于海洋环境污染物可能改变肠道和皮肤微生物群的组成和多样性，并开展了一项初步研究，对泰米尔纳德邦沿海和非沿海人群的粪便和皮肤拭子样本进行16S rRNA基因测序，分析微生物组成、分类分布和相对丰度。研究结论认为沿海和非沿海人群肠道和皮肤微生物群存在差异，但样本量较小，仍需更大规模研究验证，并进一步理解环境暴露对人类健康的影响。

关键技术方法概括（不超过250字）：样本队列来自印度泰米尔纳德邦东海岸Sadras、Kalpakkam、Pudupattinam、Pattinampakkam、Kasimedu、Venpurusham和Ennore等沿海地区及非沿海地区Ariyalur，共75名参与者（沿海57名、非沿海18名），样本通过Chettinad Hospital and Research Institute, Kelambakkam, Chennai开展的健康营采集。关键方法包括提取基因组DNA（gDNA），扩增16S rRNA基因V3–V4区（341F/785R），使用Illumina MiSeq平台测序；以FastQC和DADA2进行质控、去噪和分类，QIIME进行α、β多样性分析，SILVA数据库分类注释；R/phyloseq分析相对丰度，PICRUSt2预测MetaCyc通路，LEfSe分析差异类群，并以PERMANOVA和Mann–Whitney U检验进行统计比较并作Benjamini–Hochberg（BH）校正。

研究结果如下。3.1 研究参与者特征：共收集78份样本，包括沿海30份粪便和28份皮肤样本、非沿海10份粪便和10份皮肤样本；沿海人群女性比例较高，沿海人群渔业相关职业、规律海鲜摄入和饮酒更常见，两组多以混合南印度米基饮食为主。3.2 基于16S rRNA基因测序的微生物谱：质控后皮肤拭子获得528,957条高质量16S rRNA基因序列读段，粪便获得1,577,705条；粪便非沿海组鉴定34个分类群、沿海组43个，皮肤非沿海组41个、沿海组137个。3.3 沿海与非沿海地区样本的微生物组多样性：3.3.1 粪便样本的微生物组多样性：通过操作分类单元（operational taxonomic unit, OTU）水平的α多样性（Observed species、Chao1、Shannon、Simpson）和β多样性分析，粪便物种数范围为7–91个OTU，剔除异常值并经BH校正后α多样性无统计学显著差异；Bray-Curtis非度量多维尺度分析（non-metric multidimensional scaling, NMDS）和Unweighted UniFrac主坐标分析（principal coordinate analysis, PCoA）显示部分离散和重叠；置换多元方差分析（permutational multivariate analysis of variance, PERMANOVA）显示两组群落组成差异显著（F=2.24，R²=0.057，p=0.001），但多变量离散度检验显著（F=18.55，p<0.001），提示结果可能受组内离散度影响。3.3.2 皮肤拭子样本的微生物组多样性：沿海皮肤样本中15份（53.6%）正常、7份（25%）湿疹、5份（17.9%）癣、1份（3.5%）干皮，非沿海10份（100%）正常；全样本及仅临床正常皮肤样本分析中，剔除异常值并经BH校正后Observed OTUs、Chao1、Shannon和Simpson指数均显示显著差异；β多样性分析显示部分分离，PERMANOVA显示群落组成差异显著（F=1.29，R²=0.035，p=0.041），皮肤样本组内离散度无显著差异（F=3.72，p=0.062）。3.4 非沿海与沿海地区微生物谱比较：3.4.1 粪便样本中的微生物组组成：门水平上沿海组厚壁菌门（Firmicutes）相对较高，非沿海组拟杆菌门（Bacteroidota）富集；沿海组中梭菌纲（Clostridia）和芽孢杆菌纲（Bacilli）更常见，Lachnospirales、Oscillospirales、Clostridia UCG-014、Erysipelotrichales、Lactobacillales及Selenomonadales丰度较高。3.4.2 皮肤拭子样本中的微生物组组成：两组均以厚壁菌门（Firmicutes）最常见、变形菌门（Proteobacteria）次之；沿海组芽孢杆菌纲（Bacilli）、梭菌纲（Clostridia）、γ-变形菌纲（Gammaproteobacteria）和α-变形菌纲（Alphaproteobacteria）更丰富，目水平上Peptostreptococcales-Tissierellales、Clostridiales、Staphylococcales、Bacillales、Lactobacillales、Pseudomonadales、Enterobacterales、Rhodobacterales和Sphingomonadales在沿海个体中较高；粪便和皮肤中最丰富的五个门包括Firmicutes、Actinobacteriota和Proteobacteria。3.5 属水平细菌类群相对丰度：粪便中非沿海组以Bacteroidales为主，其后为Oscillospirales、Veillonellales-Selenomonadales、Lachnospirales和Clostridia UCG-014，沿海组以Oscillospirales、Lachnospirales、Veillonellales-Selenomonadales和Enterobacterales为主；皮肤中两组均以Staphylococcales为主，非沿海组其后为Micrococcales、Oligoflexales、Pseudomonadales和Rhizobiales，沿海组其后为Corynebacteriales、Micrococcales、Pseudomonadales和Rhodobacterales，且个体间相对丰度存在差异。3.6 沿海与非沿海组粪便和皮肤样本门水平相对丰度比较分析：粪便沿海样本以Firmicutes为主、Bacteroidota次之，非沿海样本以Bacteroidota为主、Firmicutes次之；沿海组Proteobacteria和Cyanobacteria相对丰度较低；皮肤样本以Proteobacteria占优，Actinobacteriota和Firmicutes较少，非沿海样本中Proteobacteria优势尤其明显，提示环境因素可能影响肠道和皮肤微生物组成。3.7 沿海与非沿海参与者肠道微生物组差异丰度分析：通过线性判别分析效应量（linear discriminant analysis effect size, LEfSe）基于47个扩增子序列变体分析，沿海组在Firmicutes和Proteobacteria中富集，包括Clostridia、Clostridiales、Lachnospiraceae及Coprococcus、Lachnospira等属，以及Gammaproteobacteria、Succinivibrionaceae和Succinivibrio；非沿海组显著富集Bacteroidota、Bacteroidia和Bacteroides；皮肤拭子未发现显著差异标记；研究未全面评估生活方式相关因素及重金属等环境暴露，因此差异应视为初步关联。3.8 功能谱分析揭示沿海与非沿海人群粪便样本中不同的MetaCyc通路：通过PICRUSt2（Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States 2）预测MetaCyc通路，共比较12条通路；Glycogen Biosynthesis I在两组中相对较高且沿海样本更高；3条通路预测表达较低，其中photorespiration最低；9条通路预测富集，包括glucose and xylose degradation、pyruvate fermentation to propanoate、pentose phosphate pathway、myo-、chiro-、scillo-inositol degradation、L-rhamnose degradation I、L-histidine degradation、4-deoxy-L-threo-hex-4-enopyranuronate degradation、Chondroitin sulfate degradation I和glycogen biosynthesis I。

讨论部分总结：研究目的是比较印度泰米尔纳德邦东海岸沿海与非沿海人群肠道和皮肤微生物群组成。沿海参与者多从事渔业相关职业、海鲜摄入更频繁，饮酒和吸烟等生活方式差异也可能影响微生物群。粪便α多样性在剔除异常值并经BH校正后无显著差异，β多样性存在部分聚类和重叠，PERMANOVA显示显著差异但R²=5.7%，沿海暴露对变异贡献有限，且显著的多变量离散度提示应谨慎解释，观察到的改变应视为微生物群组成变化而非明确的菌群失调证据。沿海粪便中Firmicutes相对较高、非沿海中Bacteroidota占优，沿海样本中Bacteroides、Lachnospirales、Oscillospirales和Clostridia UCG-014等较高，这些类群既往与复杂碳水化合物代谢和短链脂肪酸相关，环境因素和饮食可能影响这些差异。皮肤微生物组在沿海与非沿海组间α多样性显著不同，剔除异常值及仅分析临床正常皮肤后仍显著，提示差异不完全由皮肤疾病解释；β多样性亦显著，Firmicutes在所有样本中占优而Bacilli和Clostridia在沿海组更常见，环境暴露、生活方式和微生物适应可能与差异有关。Potbhare et al.曾报道Firmicutes、Proteobacteria和Actinobacteria在印度个体皮肤中常见，并认为地理位置影响微生物群落组成；Potbhare et al.还报道环境因素影响印度家庭皮肤微生物群。Nielsen and Jiang曾指出污染海水游泳可扰乱皮肤微生物群。PICRUSt2推断为预测性结果，需功能、代谢组和生化定量验证；研究未评估宿主生理和免疫参数，观察到的微生物改变与炎症和代谢紊乱之间的功能意义尚待确立。局限包括样本量小、横断面设计、未预先进行样本量或统计效能计算、沿海与非沿海样本量不等、性别年龄饮酒等人口学特征分布不均且未校正、皮肤疾病分布不均、粪便样本不能完全代表黏膜相关和小肠微生物群。未来需更大规模、前瞻性、功能分析和干预研究验证。研究结论部分翻译：本研究显示泰米尔纳德邦沿海与非沿海人群的肠道和皮肤微生物群存在明显差异，突出环境暴露、地理条件和生活方式因素对微生物组成和多样性的潜在影响。沿海人群表现出独特的微生物组成，并且α和β多样性差异大于非沿海地区。沿海参与者的皮肤样本显示出更高的丰富度和独特的微生物谱，这可能反映海洋环境、污染水源、海鲜饮食和职业活动等环境暴露差异。沿海人群中纳入湿疹和癣等皮肤病患者也可能促成皮肤微生物群组成变异。Firmicutes和Proteobacteria等特定细菌门的优势提示环境因素可能影响微生物群落结构和微生物稳态。总体而言，研究结果表明沿海和非沿海人群具有不同的微生物群落结构，强调需要进一步研究宿主—环境—微生物组相互作用。然而，鉴于样本量相对较小和研究探索性，结果应谨慎解释，并需在更大和更多样人群中验证。此外，整合宏基因组学、功能分析、环境评估和分子研究的大规模研究可能有助于阐明环境暴露、微生物群改变和人类健康之间的关系。