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美格基因 | 菌群代谢密码一键破译！代谢组与微生物组关联云分析重磅来袭
发布时间：
2025-04-01
您是否还卡在代码报错里反复调试，分析进度停滞不前？您是否还在手动整合微生物多样性/宏基因组+代谢组数据，excel表堆到眼花？您是否还在苦于审美酷刑，纠结于用什么图呈现关联性？当微生物组遇见代谢组，如何从海量的数据中捕捉关键信号？别让繁琐分析拖慢了科研脚步！
我们宣布代谢组与微生物组关联分析今天正式上云啦！从不同维度解析菌群功能和代谢网络，交互式图表+SCI级图片，让复杂关联“看得见、摸得着”！
云流程任务发起步骤
代谢组与微生物组关联分析
微生物组与代谢物关联分析是一种通过整合微生物群落组成（如肠道菌群、土壤微生物等）与其代谢产物（如短链脂肪酸、氨基酸、脂质等）的数据，系统性解析两者相互作用关系的研究方法。借助多组学技术（如微生物多样性、宏基因组学、质谱代谢组学）和生物信息学模型，该方法可揭示微生物如何通过合成、降解或调控特定代谢物影响宿主健康（如免疫调节、能量代谢）或环境功能（如土壤肥力、污染物分解），从而为疾病机制挖掘、精准医疗策略设计或生态工程优化提供关键靶点与理论依据。
云流程分析示意图
云流程可解决的主要科学问题
特定菌群结构变迁是否驱动了代谢谱的定向偏移？
整体一致性分析可以解决这一问题。在该分析模块下目前包含了两种分析方法：CCA_RDA分析和O2PLS分析，分别从线性和非线性研究不同样本中的微生物与代谢物整体的变化情况，从而判断代谢谱的定向偏移是否与菌群结构的变化相关。
案例分享——肌萎缩侧索硬化症患者肠道微生物组与血脂的相关性
英文标题：Gut microbiome correlates with plasma lipids in amyotrophic lateral sclerosis
期刊：Brain（2024，IF=14.50）
DOI：10.1093/brain/awad306.
脂质与ALS中的ASV相互关联
结果解读：使用多元回归O2PLS检查了微生物组与代谢组相关性，最优模型包括ASV相对丰度和代谢物水平之间的10个联合方差分量。ASVs和代谢物的唯一方差分别为2.8%和20.1%（图5A）；相当大程度的联合变异表明，细菌变异伴随着代谢物水平的变化。毛螺菌科占前20个高度相关ASV的50%（图5B），而脂质途径占高度相关代谢物的50%（图5C）。值得注意的是，长链多不饱和和单不饱和脂肪酸与ASVs呈正相关，而其他脂质则呈负相关。
如何锁定关键互作靶点？
相关性分析可以解决这一问题。在该分析模块下计算差异微生物与差异代谢物的相关系数，目前流程通过6种展示方式对其相关性进行可视化：相关性热图、和弦图分析、桑基图分析、Scatter_plot分析、相关性网络图分析、相关性九象限图。您可以选择任意一种或多种从而找出哪些微生物与代谢物具有显著相关性和共表达特性，进一步探究它们之间的互作机制。
案例分享——活动性溃疡性结肠炎患者的抑郁和焦虑：肠道微生物群、代谢组学和蛋白质组学的相互影响
英文标题：Depression and anxiety in patients with active ulcerative colitis: crosstalk of gut microbiota, metabolomics and proteomics
期刊：Gut Microbes（2021，IF=12.2）
DOI：10.1080/19490976.2021.1987779
特定菌群-代谢物的spearman相关性热图
结果解读：对筛选出的特定菌群和代谢物进行spearman相关性分析，结果表明，链球菌属与二十六烷酸呈显著正相关，而Prevotella_9菌与代谢产物1-硬脂酰基-甘油和1-硬脂酰基-赖氨酸-甘油呈负相关；UCA/UCD组中，有益的毛螺菌属和2-脱氧-D-核糖含量减少，而Sellimonas菌属、次黄嘌呤、多巴胺和3-吲哚丙酸水平增加。
美格云流程的优势
- 无论您的数据是差异分析结果、原始丰度矩阵，还是美格基因内部项目数据/外部第三方检测数据，本云流程0门槛通杀！（外部公司的数据自行上传仅支持代谢物的combine模式，不支持POS+NEG模式！）
- 相较于其他公司平台一次多个比较组需要多次发起任务，我们的云流程可以选择多个分组的不同分类层级进行分析仅需发起一次任务，操作更加便捷、省心！（温馨提示：不建议一次选择太多比较组，会有运行时间过长且发生报错的风险！）
- 分析内容丰富，SCI级图片直出，同时支持交互式调整图片展示方式。
注意：云流程上线初期，为保证您的体验感，暂不开放云自主（任务发起界面暂时只能由公司发起哦），仅提供云分析，您可以在交互页面对结果进行自主调整或改变参数重新生成。
重点图表介绍
(1) 整体一致性分析——O2PLS分析
O2PLS是基于两组学的数据总和，可以理解为考虑组学的总变异，从数据的整体角度，解析数据中噪音、关联等信息。该模型通过计算，将每个组学的数据都分解为三个部分，即关联部分（Joint part，两组学共同对应变化，即有关联）、正交部分（Orthogonal part，两组学彼此正交，即互不相关）、噪音部分（Noisepart，冗余信息）。通过提取关联部分的组分数据绘制得分图与载荷图，可以了解到样品差异的主要变量和变化趋势以及2个组学变量的关联系统性。
O2PLS载荷图（Metabolome，top10展示名称）
(2) 相关性分析——相关性网络图
基于差异代谢物与差异微生物样本间的相关系数，获得差异代谢物与差异物种之间的相互关系，然后用展示差异代谢物与差异物种相互关系的可视化软件进行相互作用network构建及展示。通过相关性网络图分析可以筛选处于网络中关键节点位置的差异代谢物和差异微生物。
相关性网络图
(3) 相关性分析——相关性热图
基于计算得到的差异微生物与差异代谢物的相关系数（默认是spearman相关系数），将获得的数值矩阵通过相关性聚类热图的形式进行展示，从而可以直观的反映差异微生物与差异代谢物之间的相关性趋势变化和它们之间的聚类关系。
聚类热图
(4) 相关性分析——桑基图
一种微生物可能会和多种代谢物呈现强相关，一种代谢物也可能会和多种微生物呈现强相关。桑基图最明显的特征就是，始末端的分支宽度总和相等，即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等，保持能量的平衡。与和弦图类似，它可以用来展示微生物与代谢物之间的复杂的相关性关系。
桑基图
以上图片供参考，请以实际项目为准！对代谢组与微生物组关联云分析感兴趣的老师们，可以联系您附近专属的美格基因客户经理了解更多细节！2025.06.30之前下单即可享受五折优惠哦，快快行动起来吧！
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