Микроорганизмы
0

Генетические связи хозяина с микробиомом у разных видов

by editorМай 23, 2016

Последние исследования человеческих популяций и эксперименты на мышах выявляют заметную согласованность взаимодействия таксонов кишечного микробиома, чьё изобилие частично регулируется генотипом хозяина. Гены, тесно связанные с данными таксонами, кодируют диетические предпочтения, метаболизм и иммунитет. Эти общие паттерны затем подтвердились в похожих исследованиях микробиомов немлекопитающих. В следующем поколении полногеномных исследований ассоциаций будут использоваться более объемные наборы данных, а качество фенотипа микробов будет повышено для того, чтобы полностью запечатлеть интригующие черты совместной эволюции хозяина и его микробиома.

Микробы покрывают поверхности человеческого тела в виде высоко адаптированных микробиомов. Большая часть свойственных микробиому человека клеток — это бактерии, но археи и эукариотические клетки также представлены в небольших количествах. Наибольшей биомассы микробиом достигает в дистальных отделах кишечника. Сообщества микробов различаются по своему составу на разных участках тела носителя, в зависимости от занимаемой ими ниши, которая определяется согласно физическим, химическим и иммунологическим показателям. Несмотря на то, что лишь немногие виды животных выращивались без взаимодействия с микроорганизмами в искусственных стерильных условиях, аксенические животные имеют физиологические аномалии отдельных фундаментальных признаков. Биология человека и его здоровье предполагают наличие «здорового» микробиома, который, взаимодействуя с хозяином, в целом приносит выгоду обеим сторонам.

Микробиому кишечника приписывается кодирование вторичного генома, а его функции расширяют физиологический потенциал хозяина. В кишечнике микробы способствуют процессам пищеварения, приводят в боевую готовность иммунную систему, производят витамины, разлагают ксенобиотики и противостоят колонизации патогенов. В целом, возможна селекция генотипов хозяина, поддерживающих полезный микробиом. Это предполагается в отношении функций микробов (например, производство метаболитов) или таксонов, кодирующих полезные для приспособляемости хозяина функции. Когда функции филогенетически ограничены конкретными таксонами, например, метаногенез у эукариот, могут появиться связи между аллелями хозяина и его специфическим таксономическим множеством. С другой стороны, подсчеты функциональных генов или уровень экспрессии могут быть связаны с генотипами хозяина, когда эти функции закодированы среди разрозненных таксонов. Это примеры специфичных генов хозяина, варианты которых связаны с различными микробиомами кишечника, в частности иммунных генов, причастных к заболеванию или секреторному статусу.

Полногеномное сканирование обещает найти новые связи между генами хозяина и микробиомом. Одна из основных проблем этого подхода применительно к человеку заключается в том, что факторы окружающей среды, такие как диета, могут сильно и быстро изменить состав и функцию кишечных сообществ. Всё же последние исследования подчеркивают селективный набор таксонов, чьё изобилие частично определяется генетически, наряду с вовлечением человеческих генов. Сравнения поперечных исследований показывают, что некоторые одинаковые таксоны находятся под влиянием генетики хозяина. Сравнения разных видов, в том числе растений, выявляют общую тенденцию: гены хозяина, связанные с вариабельностью микробиома, вовлечены в регуляцию иммунитета и барьерную защиту. В человеческих популяциях, где диета не подчиняется строгим правилам, гены, кодирующие диетические предпочтения и метаболизм, также оказывают влияние на микробиом.

Наследуемость: Оценки степени влияния генов хозяина на микробиоту

Наследуемость — это степень колебания характерных черт хозяина, таких как рост или индекс массы тела (ИМТ), измеренная среди популяции, которая скорее определяется генетически, чем влиянием факторов окружающей среды. Наследуемость, термин, широко применяемый в генетике, не связан с концепцией наследственности (вертикальная передача признаков от родителей потомству). Рост, например, высоко наследуем, а это означает, что колебания показателей роста в популяции имеют серьезную генетическую поддержку. Количество некоторых компонентов микробиома, например, таксонов, может быть подсчитано среди носителей и может считаться количественной особенностью, наравне с ростом или ИМТ, при определении степени их наследуемости. Статистические модели используют известную генетическую связанность пар близнецов или данные однонуклеотидного полиморфизма (ОНП) генотипа, позволяющие произвести прямую оценку генетического родства индивидуумов, для подсчёта наследуемости (по шкале от 0 до 1) каждого признака микроба. Для каждого из близнецов вертикальная передача микробов от родителей считается равноценной и, следовательно, контролируется.

На протяжении нескольких десятилетий близнецы служили для решения вопроса о связи генетической вариабельности хозяина с его микробиомом. Идентичные (монозиготные) пары близнецов разделяют 100% генов в своём геноме, а дизиготные близнецы — в среднем 50%. Это, вместе с предположением, что близнецы росли вместе в сходных условиях, послужило основой изучения наследуемости признаков у близнецов. Количественные особенности микробиома, такие как относительная распространенность бактерий, больше схожи у пары монозиготных близнецов, чем у дизиготных, что может быть приписано влиянию общих генов, по определению такие бактерии наследуемы. При наличии достаточно большой выборки населения, может быть подсчитана наследуемость изобилия таксона или количественных аспектов микробиома, таких как богатство видов.

Ранние близнецовые исследования включали небольшое число испытуемых, в них использовались культуральная техника или техника идентифицированных отпечатков ДНК, а результаты натолкнули на мысль о возможном наличии влияния генетики на макросостав микробиома кишечника (5, 6). Позднее, исследования, в которых использовались техники секвенирования и большие когорты, показали похожую тенденцию, хоть и не настолько выраженную. Turnbaugh и др. (2009) и Ятсуненко и др. (2012) испытывали одинаковое количество молодых совершеннолетних пар близнецов (около 50) из Миссури и оценивали состав микробиомов их кишечника при помощи секвенирования генов компонента рибосомальной РНК 16S (рРНК), амплифицированной из фекальной ДНК (7, 8). Сравнения микробиомов с использованием метода измерения UniFrac в обоих исследованиях показали тенденцию наличия большей схожести состава микробиомов монозиготных близнецов, чем дизиготных близнецов; однако, этот результат не был статистически значимым. Вместе данные исследования демонстрируют глобальный эффект факторов окружающей среды на состав микробиома. Они также предположили наличие влияния генетики хозяина на состав микробиома кишечника.

очная оценка генетических эффектов требует большего размера выборки. Работа Goodrich и коллег включила исходную выборку в размере 416 пар близнецов (9). Паттерны более ранних исследований близнецов были успешно воспроизведены: микробиомы монозиготных близнецов были в целом более схожи, чем микробиомы дизиготных близнецов, к тому же, с увеличением размеров выборки разница достигла статистической значимости (9). Что более важно, больший размер выборки позволил оценить наследуемость многих вычисленных индивидуальных таксонов.

Наиболее наследуемым таксоном оказались Christensenellaceae, семейства Firmicutes, которые формируют смежный консорциум с другими наследуемыми таксонами, включая доминирующую метаногенную архею кишечника человека — Methanobrevibacter smithii. В прошлом было показано, что монозиготные близнецы обладают большей конкордантностью носительства M. smithii, чем дизиготные (10). Исследования в целом по разновидностям млекопитающих (11) и нескольких поколений коров (12) также показали, что генетика хозяина влияет на уровень метаногенов кишечника. Предыдущее исследование людей также связало метаногены и богатство видов с худобой (13) и Christensenellaceae с низкими уровнями триглицеридов в сыворотке крови (14). Эксперименты по трансплантации кала от страдающего ожирением донора с недостатком этого консорциума к мышам, лишенным бактериальной флоры, были проведены с добавлением Christensenella minuta или без неё. Добавление C. minuta привело к редукции ожирения у мышей-реципиентов (9), что предполагает, что гены хозяина могут влиять на фенотип путём контроля компонентов микробиома.

Сравнения в перекрестных исследованиях

Количественные измерения микробиома составляют новый комплексный признак у людей в полногеномном исследовании ассоциаций (GWAS). Данные микробиома слишком дорогие и громоздкие, чтобы генерировать их для большего числа субъектов. Пока что, по сравнению с принятой в области GWAS нормой, размеры выборок для исследований микробиома GWA были маленькими, следовательно, сделанные выводы могут оказаться ошибочными. До тех пор, пока размер выборки не будет увеличен, а мета-анализ не будет проведен, перекрестная проверка достоверности важна для закрепления уверенности в результатах. Сравнения могут быть сделаны из исследований людей и мышей, которые (I) предполагают непосредственную наследуемость таксонов или (II) идентифицировали таксоны, связанные с генами хозяина в анализах генетической связи [GWAS людей или анализ локусов количественных признаков (QTL) мышей и растений]. Перекрестные сравнения разных царств с использованием похожих исследований в различных генетических моделях также возможно. Преимущество модельных систем – контроль состояния окружающей среды, однако, степень генетической изменчивости исследуемого меньше, чем изменчивость выделенная в неродственных популяциях(15) (рис. 1).

Некоторые из одинаковых таксонов были оценены как наследуемые или сцепленные с генами хозяина в хотя бы двух исследованиях GWA человека или QTL мышей. Исследования на людях включают: близнецов из Соединённого королевства (UK Twins) (9); объекты исследований Human Microbiome Project (HMB) (16), Гуттеритов (17); QTL исследования мышей включают: прогрессивные перекрёстные линии (18, 19); Hybrid Mouse Diversity Panel(20); совместные картированные панели беспородных мышей; рекомбинантные штаммы скрещенных друг с другом животных.

Большинство этих наследуемых таксонов принадлежат к филе Firmicutes, в то время как Bacteroidetes, как правило, не наследуются. Технические проблемы препятствуют прямому сравнению некоторых таксонов; например, не все таксономии на данный момент включают Christensenellaceae. Кроме того, по оценкам, наследуемость, как правило, в среднем выше у мышей, скорее всего из-за того, что изменчивость окружающей среды контролируется. Тем не менее, некоторые из одних и тех же таксонов были несколько раз идентифицированы в разных исследованиях.

Источник: журнал Science

Источник: журнал Science

Рисунок 1
Факторы окружающей среды влияют на микробиоту кишечника и контролируются в модельных системах. (Слева) Многие факторы влияют на микробиом кишечника человека, добавляя информационного шума к количественным измерениям. (Справа) Мыши – привлекательная модель для изучения взаимодействий генетика-микробиом хозяина, потому что факторы окружающей среды для них контролируются более жестко.

GWAS у людей

НМР характеризует микробиомы на всех участков тела 350 человек с использованием как генов 16S РНК, так и метагеномов (23). Полученные с кожи метагеномы содержали «загрязнение» в виде человеческой ДНК, которую Blekhman и коллеги использовали для получения информации о генотипе 93 человек (16). Не учитывая структуру населения, этнические группы или географическую стратификацию, было замечено отношение между генотипом хозяина и составом фекального микробиома. Это, скорее всего, опосредуется различиями в негенетических факторах (например, в диете), которые коррелируют с родословной, и именно этот эффект родословной был снова выявлен в ходе анализа с использованием НМР данных митохондриального гаплотипа (24). Различия в микробиоме кишечника разных популяций часто приписывается отличиям в диете (8), но генетические различия могут играть более важную роль, чем предполагалось ранее (и, конечно, генетические различия могут частично обуславливать отличия в диетических предпочтениях).

Blekhman и др. произвели анализ на слишком низкой для GWAS мощности направляющий анализ и генные ассоциации анализа точечного нуклеотидного полиморфизма (SNPs). Значительное обогащение в генах, относящихся к иммунитету, было обусловлено микробными ассоциациями носоглотки, рта и кожи. Была выявлена одна заметная связь с микробиотой кала: относительное изобилие рода Bifidobacterium было связано с локусом в пределах участка гена LCT (подробнее ниже).

Иммунные гены также вышли на первый план в исследовании микробиоты кишечника Гуттеритов (17). Гуттериты Северной Америки происходят из небольшой группы европейцев, основавших свои поселения в конце 1800-х, и проживают в независимых фермерских общинах. Примечательно для исследования микробиома, они живут и принимают пищу совместно, что снижает влияние индивидуальных различий в диете на состав микробиома. Генетический анализ микробиоты фекалий Гуттеритов за 2 сезона выявил приблизительно 15 таксонов, наследуемых зимой, летом, либо в оба время года (17). Особый интерес представляет то, что некоторые таксоны наследовались только на протяжении одного сезона, что позволяет предположить наличие зависимости генно-микробных ассоциаций от диеты. Большинство наследуемых бактерий, идентифицированных у Гуттеритов, принадлежат к филам Proteobacteria и Firmicutes. К тому же, первым результатом полногеномного поиска ассоциаций было то, что гены наследуемого семейства Clostridiaceae были обогащены рядом генов, кодирующих иммунные процессы, а первыми результатами для отдельных таксонов, включая bifidobacterium было то, что их гены были обогащены, было то, что их гены были обогащены, включая Bifidobacterium, были обогащены рядом генов обонятельных рецепторов, что приводит нас к мысли о возможном присутствии генетических различий в пищевых предпочтениях.

Мы провели GWA на расширенном наборе данных (1126 пар близнецов). Проводить полногеномный поиск ассоциаций микробиома достаточно трудно, потому что они влекут за собой тестирование более 1000 фенотипов в сравнении с миллионами точечных нуклеотидных полиморфизмов. Начиная с фокусировки на ограниченные наборы генов кандидата и наследуемую микробиоту, число тестов значительно уменьшилось, и они принесли значимые результаты. Согласно исследованию Blekhman, Bifidobacterium были значительно связаны с участком гена LCT (рис. 2). Другие связи были с генами, относящимися к иммунитету и барьерной функции. Однако, когда исследование расширили для оценки связей на полногеномном и полномикробиомном уровнях, они не принесли значимых для исследования результатов (всего было произведено 10 9 тестов).

QTL (Локусы количественных признаков) исследования микробиоты кишечника у мышей

Картирование локусов количественных признаков (QTL) лабораторных мышей имеет преимущество: строго контролируемые условия окружающей среды (рис. 1). Следует отметить, что интервалы сцепления вблизи идентифицированных локусов количественных признаков могут быть огромными и включать в себя многие гены, затрудняя интерпретации и сравнения в различных исследованиях. Тем не менее, четыре проведённых на данный момент полногеномных поиска ассоциаций микробиома кишечника мышей дали несколько показательных результатов. 4 из 18 локусов количественных признаков, идентифицированных Benson и др. (18), были реплицированы в последующем исследовании с использованием следующего поколения такой же модели размножения мышей (19). К тому же, некоторые исследования идентифицировали гены, вовлечённые в регуляцию иммунной функции внутри интервалов сцепления. Benson (18) и Org (20) идентифицировали связи между членами филы Firmicutes и вариантами генов хозяина, или их экспрессии, вовлечённых в формирование Toll-подобного рецептора и Т-клеточного пути (IRAK4 – interleukin-1 receptor-associated kinase 4 и IRAK3, соответственно). К тому же, участок, охватывающий IRAK4, МакНайтом и др. были связаны с Rikenellaceae . (22), ими же позднее была идентифицирована связь между изобилием Prevotellaceae и TGFB3 (transforming growth factor beta 3), цитокином, который модулирует барьерную функцию кишечника. Гены хозяина, принимающие участие в целостности барьера, также были вовлечены в GWAS микробиома мух (25) и растений (26).

GWAS микробиомов растений и мух

Как и в случае млекопитающих, микробиомы, ассоциированные с растениями, зависят от факторов окружающей среды, и процесс селекции происходит, когда микробиота компонируется на их поверхностях (27-29). Некоторые исследования внутри видов растений отметили влияние генотипа на состав микробиома (26, 27, 30-32). Horton с коллегами исследовали бактерии и грибы, составляющие эндофитный микробиом листка, в 196 изолятах Arabidopsis thaliana и идентифицировал локусы количественных признаков как для богатства видов, так и для множества индивидуальных таксонов (26). Peiffer и др. проверил микробиоту ризосферы почвы в 27 линиях кукурузы, растущих на 5 полях в двух различных географических областях, и обнаружил, что примерно 19% внутрилинейных вариаций могли бы обусловливаться генотипом хозяина (31). Аналогичным образом изменения главных отличительных признаков наследовались у Гуттеритов. Точные механизмы, стоящие за этим, неизвестны, но могут включать широкий спектр иммунных ответов или различия в физиологических показателях хозяев, таких как вариации уровня pH, длина кишечника, площадь его поверхности или степень перистальтики.

Подмножество локусов количественных признаков, найденных Horton и др., было связано с распространенностью множества бактериальных и грибковых таксонов (26). Наиболее значимые категории генной онтологии, связанные с таксонами бактерий и грибов, были вовлечены в защиту хозяина, и главной категорией генной онтологии, обогащающей богатство видов, оказалась регуляция репродукции вирусов (26). Гены компонентов клеточной стенки, а также части бактериальной защиты, тоже были вовлечены в GWAS (26). Таким образом, генетический контроль богатства видов и связи с генами иммунитета — общие темы для исследований млекопитающих и растений.

Гены, относящиеся к барьерной защите и иммунитету, также были обнаружены в ходе GWAS микробиома кишечника мух (генетическая эталонная панель дрозофил), выращенных стерильными, а затем инфицированных пятью видами бактерий (25, 33). Дальнейший анализ показал, что генно-бактериальные взаимодействия влияют на статус питания мухи. В целом, эти результаты аналогичны полученным при изучении мышей и людей.

Специфические таксоны, относящиеся к генотипу хозяина, в различных исследованиях Bifidobacterium

Сильная связь между уровнями Bifidobacterium в стуле и участком гена LCT была замечена как в наборах данных проекта микробиома человека (16), так и в Twins UK. Бифидобактерии в достаточной степени наследовались в обоих исследованиях у человека и одном у мышей (21). Это важный член микробиома кишечника, который может использовать основной сахар молока — лактозу. Ген хозяина LCT кодирует лактазу, фермент, расщепляющий лактозу, и его гаплотипы связаны с сохранением лактазы и переносимостью лактозы у взрослых. У близнецов гаплотип LCT, связанной с нестойкостью лактазы, ассоциируется с большим количеством Bifidobacterium. Возможное объяснение данной модели показано на рис. 2. Несмотря на то, что связь изобилия бифидобактерий и варианта наличия лактазной стойкости не достигла полногеномной значимости у Гуттеритов, явно прослеживается такая же тенденция, как и среди близнецов: уровень бифидобактерий людей, не имеющих лактазы, выше, чем у людей с её наличием (P = 4*10-5). К тому же, основные полногеномные связи с Bifidobacterium у Гуттеритов обогащены рядом генов, кодирующих обонятельные рецепторы (17).

Источник: журнал Science

Источник: журнал Science

Рисунок 2. Стойкость лактазы и Bifidobacterium.
Локусы гена лактазы связаны с относительным избытком бифидобактерий. Направление эффекта указывает на то, что организмы с устойчивой лактазой обладают меньшим количеством бифидобактерий по сравнению с теми, у кого она отсутствует, что предполагает следующие гипотезы:
(А) Люди с устойчивостью лактазы, которые употребляют лактозу (показана как молоко), переваривают ее напрямую, снижая доступность лактозы для бифидобактерий и их относительный уровень.

(В) Люди с нестойкой лактазой, потребляющие повседневные продукты, позволяют использовать лактозу бифидобактериям, тем самым, способствуя увеличению их количества.

(С и D) В отсутствии потребления лактозы (показана в виде эспрессо) количество бифидобактерий снижено вне зависимости от наличия статуса стойкости лактазы.

Turicibacter и Peptostreptococcaceae

Таксоны Turicibacter и Peptpstreptococcaceae наследуемые среди людей и мышей, сосуществуют и населяют тонкий кишечник. Tuicibacter непосредственно контактирует с клетками хозяина и принимает участие в воспалительных и неопластических процессах(34). Орг и др. выявили связи между Turicibacter и ткань-специфической экспрессией локусов количественных признаков (20). Бэнсон и др. (18) предположили, что Turicibacter связан с QTL на MMU7, который перекрещен с HCS1 локусом количественных признаков, обеспечивая восприимчивость к мышиным гепатоцеллюлярным карциномам (35). Как именно генотип хозяина взаимодействует с данными таксонами, остается неясными.

Akkermansia

Akkermansia, род, обитающий в муцине и получающий из него питательные вещества, богато представлен у худых людей (14) и сопряжен с улучшенным метаболизмом глюкозы (36). У мышей Akkermansia связана с локусами 2 и 7 хромосом (20). Локус 7 хромосомы был также определён как локус количественных признаков уровней триглицеридов и гонадального жира, к тому же, он располагается около генов, вовлеченных в регуляцию глюкозы и инсулина. Davenport обнаружил у Гуттеритов связь между Akkermansia и нетранслируемым участком PLD1 (ген фосфолипазы D1), который раньше связывался с ожирением (17). В наборе данных из TwinsUK Akkermansia ассоциирована с SIGLEC15, сиаловой кислотой связывающей лектин. Самая дальняя от просвета часть слизистого секрета кишечника — сиаловая кислота, которую Akkermansia могут расщеплять. И PLD1, и SIGLEC15 у мышей экспрессируются на кончиках ворсинок (37), что предполагает их прямую связь с Akkermansia.

Улучшение GWAS у людей требует больших размеров выборки

Несмотря на размер выборки примерно в 3.000 субъектов, исследование Twins UK до сих пор терпит неудачу, не являясь достоверным в тестах полногеномной и полномикробиомной связи. Несмотря на то, что в тестах, сфокусированных на нескольких кандидатах генов хозяина или на его микробах, были получены воодушевляющие результаты, полногеномные тесты могут предоставить наилучшую возможность для новых открытий. Несмотря на то, что мета-анализы человеческих полногеномных исследований включили объединенные размеры выборки, количеством превышающие цифру в 350.000 (38), такая агрегация множества в корне отличных исследований микробиома предоставит собственный набор проблем. Однако, кажется неизбежным то, что повышение мощности полногеномных тестов потребует увеличения размеров выборки, а осуществление процесса с унифицированным отбором проб, секвенированием и доработкой анализа, в свою очередь, потребует наличия роботизированных инфраструктур, обрабатывающих образцы. Исследования микробиоты кожи и рта, которая более легкодоступна для анализа по сравнению с микробиотой кишечника, могут стать первыми, достигнувшими этого рубежа.

Микробиом как сложный признак

Какая из особенностей микробиома лучше всего подходит для GWAS? Микробиом — сложный, многомерный признак, который может быть описан бесчисленным множеством способов. Специфические функциональные взаимодействия, скорее всего, лежат в основе генно-микробных ассоциаций хозяина, и генная информация 16S РНК, которая сейчас используется в GWAS, часто недостаточно достоверна для подтверждения функции. Эта проблема напоминает моделирование ИМТ; легко получить измерения в больших количествах, но это не лучший способ измерить степень ожирения. Метагеномы обеспечивают подсчет функциональных генов, но они стоят достаточно дорого для генерации. Будучи предсказаны на основе данных 16S РНК, они ненадёжны для генов, вариабельных среди геномов штаммов, которые могут являться лучшими фенотипами для моделирования, вместе с их паттернами экспрессии генов. Так как секвенирование и вычислительные технологии продолжают развиваться, цель получения ген-специфичных и даже штамм-специфичных счетчиков скоро может быть достигнута.

На сегодняшний день GWAS микробиома кишечника основывается на образцах кала. Микробиота фекалий представляет собой смесь пристеночных микробов, в основном толстого кишечника, и микробов, которые обитают в просвете (39). Хотя бы половина клеток может быть мертва, и многие клетки более богато представлены в стуле по сравнению с проксимальными отделами ЖКТ. Микробиота тонкого кишечника редко встречается в стуле, а также важные микробы желудка, такие как Helicobacter pylori, могут остаться незамеченными. Таким образом, ограниченные по размеру взаимодействия между микробиомом и поверхностями слизистых, которые лежат в основе генетических связей, могут не быть обнаружены на основании данных о стуле. Исследования, в которых используются альтернативные техники взятия образцов, такие как капсулы, захватывающие небольшие биоптаты тонкого кишечника, могут выявить ассоциации, потерянные в стуле.

Проспект

Факторы окружающей среды играют большую роль в формировании общего состава микробиома кишечника, чем генетика хозяина. Однако, среди видов хозяев, маленькие группы бактерий и архей, с известной важностью для здоровья, возникли как наследуемые, а также ассоциированы с генами хозяина, которые связаны с иммунитетом и предпочтениями в питании. Эти взаимодействия могут быть достаточно чувствительны к диете, что делает микробиом кишечника послушной терапевтической мишенью. Сфера микробиома GWAS находится в стадии становления. Развитие техники взятия образцов, генерации данных и анализа продолжат выявлять информативные и биологически релевантные связи между таксонами и вариантами генетики хозяина. Эти связи, которые лежат за ещё не описанными взаимодействиями, чётко показывают продолжающуюся совместную эволюцию хозяина и его микробиома.

Оригинал

Перевод: Елена Лисицына, Никита Кутаков

Изображения: Елена Лисицына

Редакция: Николай Лисицкий, Алексей Дорохов, Елена Лисицына, Даня Ряскина, Deepest Depths

Источники

1. K. Smith, K. D. McCoy, A. J. Macpherson, Semin. Immunol. 19,
59–69 (2007).
2. A. Spor, O. Koren, R. Ley, Nat. Rev. Microbiol. 9, 279–290 (2011).
3. A. D. Kostic, M. R. Howitt, W. S. Garrett, Genes Dev. 27, 701–718
(2013).
4. L. A. David et al., Nature 505, 559–563 (2014).
5. J. P. van de Merwe, J. H. Stegeman, M. P. Hazenberg,
Antonie van Leeuwenhoek 49, 119–124 (1983).
6. E. G. Zoetendal, A. D. L. Akkermans, W. M. Akkermans-van Vliet,
J. A. G. M. de Visser, W. M. de Vos, Microb. Ecol. Health Dis. 13,
129–134 (2001).
7. P. J. Turnbaugh et al., Nature 457, 480–484 (2009).
8. T. Yatsunenko et al., Nature 486, 222–227 (2012).
9. J. K. Goodrich et al., Cell 159, 789–799 (2014).
10. E. E. Hansen et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 108 (suppl 1),
4599–4606 (2011).
11. J. H. P. Hackstein, T. A. van Alen, Evolution 50, 559–572 (1996).
12. R. Roehe et al., PLOS Genet. 12, e1005846 (2016).
13. E. Le Chatelier et al., Nature 500, 541–546 (2013).
14. J. Fu et al., Circ. Res. 117, 817–824 (2015).
15. E. R. Davenport, Gut Microbes 7, 10.1080/
19490976.2016.1155022 (2016).
16. R. Blekhman et al., Genome Biol. 16, 191 (2015).
17. E. R. Davenport et al., PLOS One 10, e0140301 (2015).
18. A. K. Benson et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107,
18933–18938 (2010).
19. L. J. Leamy et al., Genome Biol. 15, 552 (2014).
20. E. Org et al., Genome Res. 25, 1558–1569 (2015).
21. A. O’Connor, P. M. Quizon, J. E. Albright, F. T. Lin, B. J. Bennett,
Mamm. Genome 25, 583–599 (2014).
22. A. M. McKnite et al., PLOS One 7, e39191 (2012).
23. Human Microbiome Project Consortium, Nature 486, 207–214 (2012).
24. J. Ma et al., BMC Genomics 15, 257 (2014).
25. J. M. Chaston, A. J. Dobson, P. D. Newell, A. E. Douglas, Appl.
Environ. Microbiol. 82, 671–679 (2016).
26. M. W. Horton et al., Nat. Commun. 5, 5320 (2014).
27. D. S. Lundberg et al., Nature 488, 86–90 (2012).
28. D. Bulgarelli et al., Nature 488, 91–95 (2012).
29. S. Hacquard et al., Cell Host Microbe 17, 603–616 (2015).
30. N. A. Bokulich, J. H. Thorngate, P. M. Richardson, D. A. Mills,
Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 111, E139–E148 (2014).
31. J. A. Peiffer et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 6548–6553
(2013).
32. N. Bodenhausen, M. Bortfeld-Miller, M. Ackermann,
J. A. Vorholt, PLOS Genet. 10, e1004283 (2014).
33. A. J. Dobson et al., Nat. Commun. 6, 6312 (2015).
34. J. P. Zackular et al., MBio 4, e00692-e13 (2013).
35. M. Gariboldi et al., Cancer Res. 53, 209–211 (1993).
36. A. Everard et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 9066–9071
(2013).
37. F. Sommer, I. Nookaew, N. Sommer, P. Fogelstrand, F. Bäckhed,
Genome Biol. 16, 62 (2015).
38. P. K. Joshi et al., Nature 523, 459–462 (2015).
39. P. B. Eckburg et al., Science 308, 1635–1638 (2005).

About The Author
editor