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CNAS L23010
国家高新企业 | ISO9001认证 | 肠道健康精准检测高新技术研发中心 | 专精特新企业
二级病原微生物安全实验室- 联系电话：+13336028502
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CNAS L23010
国家高新企业 | ISO9001认证 | 肠道健康精准检测高新技术研发中心 | 专精特新企业 二级病原微生物安全实验室
谷禾健康
如果你正为宏基因组数据的组装和注释而忙于“拼工具、调环境、转格式”，那么annoSnake或许能让你从繁琐中解放。
它是一个基于Snakemake的自动化工作流程，从clean reads组装到物种分类、功能注释，再到MAGs的装配和注释。
作为开源工具，annoSnake具备良好的可重复性、可扩展性和可移植性，非常适合HPC集群环境。
本文将带你了解它的工作流程、在白蚁肠道宏基因组数据上的验证结果，以及它的优势与局限，帮助你快速判断是否值得上手。
annoSnake以“自动化+模块化”为核心：输入clean reads → 组装 → 注释 → 分箱 → 结果汇总与可视化。
每个标准化步骤里，annoSnake使用的都是主流工具，如果你事先没有任何准备，也无需担心，它会自动创建独立的虚拟环境，并安装所需的分析工具和注释用的数据库。
分析前的准备
1. Mac OS或linux系统设备，磁盘空间推荐>100GB。如果运行单个宏基因组样本，只要有32 GB 内存和 8 核 CPU 基本就能跑完。
若要在集群上批量运行十几个样本或进行MAG分析，最好准备 ≥128 GB 内存和多核服务器。annoSnake 可批量化处理。
2. 安装mamba或conda用于管理环境，然后安装snakemake。
3.克隆Github仓库到本地（git clone https://github.com/bheimbu/annoSnake.git）。
4. 清洗后的测序数据，可以是双端，也可以是交错合并的fastq.gz文件，注意要是gzip格式。
5.编辑./profile/params.yaml和./profile/config.yaml文件。config.yaml 决定“要做什么”与“怎么做”，config.yaml 决定“在哪跑、分配多少资源”。
首次分析，annotSnake会自动下载并设置GTDB、dbCAN、Pfam、KEGG等数据库，总量约100GB。
开始分析
1. 组装
MEGAHIT v1.2.9工具进行宏基因组组装，默认–presets meta-sensitive模式组装，保留≥1500 bp的contigs，并以metaQuast评估组装质量。
2. 物种分类注释
Prokka v1.14.6工具识别CDS、rRNA、tRNA；fetchMG v1.2提取40个单拷贝标记基因；结合GTDB(v202, (Parks et al.2022)数据库进行blastp和blastx注释；自定义R脚本gtdb_diamondlca.R进行LCA分类整合。
3. 功能注释
对细菌/古菌的contig执行注释，可以选择的功能数据库有：CAZy（dbCAN version 11）、Pfam（version 35）和KEGG。
针对Pfam搜索结果，可以自行借助在线工具HydDB进一步分类。针对KEGG结果，借助KofamScan工具重建以KEGG为基础的代谢通路。E-values阈值在params.yaml中设定。
4. 基因丰度量化与归一化
Salmon v1.10.2对CDS进行TPM定量，对于TPM>1的，予以保留，然后对剩余TPM做CLR对数转换（默认，log(TPM+0.65)）。
5. 分箱与注释（可选）
同是采用三种分箱算法：MetaBAT v2.10.2、MetaCoAG v1.1.1、MaxBin v2.2.7，最后用metaWRAP v1.3的bin_refinement整合最优集合，CheckM 评估MAGs质量，默认阈值是完整性≥50%且污染≤10%。
对优质的MAGs使用GTDB-Tk v2.3.2进行物种分类（数据库v214），Prokka做基因预测，然后用MicrobeAnnotator进行功能注释，该工具使用DIAMOND和KofamScan，并以通路基因存在/缺失评估完整性。
6. 输出与可视化
输出包括CSV表格和ggplot2/plotly生成的PDF/HTML图表。
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Tips
annoSnake已经内置了“KEGG条目（KO编号）→基因名称/通路名称”的映射表文件。如果你想重点关注某些特定的KEGG基因或通路（比如只看甲烷生成、乙酸生成或硫酸盐还原等），可以在/workflow/rules/scripts目录下，直接编辑这类映射文件，把你关心的KO编号及其基因名、通路名加入或调整。
管道运行时会按你改过的清单去批量检索与汇总这些目标基因/通路的注释与丰度，并在输出图表中优先呈现，从而实现“按课题定制”的结果视图。
作者用来自澳大利亚Amitermes组（AAG）的白蚁肠道宏基因组作为测试数据，与已知发现进行一致性检验。
▸在测序深度不高时仍能识别主要细菌谱系和代谢通路
31个群体，Illumina NextSeq双端，平均每样本约700万条reads。尽管测序深度不高，但annoSnake仍有效识别了主要的细菌谱系，以及大量与木质纤维素消化相关的代谢通路和基因。
图中是annoSnake识别出的主要菌群，结果显示不同取食类型白蚁肠道的优势类群模式，这与已知发现相符，通常，食草和食木的白蚁其肠道群落以螺旋体为主，而食腐殖质和土壤的白蚁则富含梭菌（clostridia）。
但也有与已知发现不符的结果，D. tamminensis物种的肠道群落以梭菌为主，几乎不见螺旋体或Fibrobacterota，部分D. gayi群体也表现出类似模式，这与“草/木料取食类型的白蚁常以螺旋体占优”的普遍模式不一致，作者解释这是数据特性使然，低覆盖度数据只能恢复高丰度群落成员，而非物种生态学的结论。
▸ 识别出硫酸盐还原等重要通路的基因
在所有样本中，annoSnake识别出硫酸盐还原通路的关键基因，如aprA、aprB和dsrAB，这符合白蚁肠道微生物组中硫酸盐还原过程的常见模式。还有许多与木质纤维素消化相关的KEGG代谢通路基因，这支持白蚁肠道微生物组在碳循环和能量代谢方面的普遍功能特征。
仅检测到少量与甲烷生成相关的基因，如mcrABG。已知甲烷生成主要局限于厌氧甲烷生成古菌，而本次分析中未有样本被检测到古菌，所以甲烷生成基因稀少是符合预期的。这与低覆盖度数据仅恢复高丰度群落成员的特性一致，古菌可能被低估，而不是KEGG注释的偏差。
识别出fdhF和acsABCDE等基因预测还原性乙酸生成的存在，这一点由分箱得到的15个Bacillota和6个螺旋体MAGs所支持，这两类群包含潜在的乙酸生成菌。这与其他白蚁和千足虫研究中已知的乙酸生成潜力一致。
▸ 能够检测到大量碳水化合物活性酶
annoSnake检测到大量CAZymes（碳水化合物活性酶）。D. tamminensis在不同群体间的GHs丰度差异再次暗示饮食灵活性，且部分群体GHs模式与腐殖/土壤取食物种一致；螺旋体主导的D_gayi_BEC329中GHs丰富，符合凋落物取食物种的特性，而在梭菌主导的D. gayi群体中GHs较低。
annoSnake从低覆盖度数据中获得30个MAGs，其中包括15个Bacillota（内含大量梭菌纲）、1个Desulfobacterota、7个Fibrobacterota、1个Pseudomonadota、6个Spirochaetota。
图中展示了MAGs中木质纤维素消化相关代谢途径（甲烷生成、还原性乙酸生成、硫酸盐还原）基因的存在/缺失。左侧给出MAG的完整性和污染分值，颜色越浅表示完整性越高，污染越少。 紫色方块表示基因缺失，黄色方块表示基因存在。
优势
• 覆盖全流程的一站式自动化：从输入reads→组装→物种注释→功能注释→丰度定量→分箱(可选)→可视化，节省操作时间。
• 数据库自动下载和配置。
• 兼具一些灵活性，比如可以自定义数据库，也能调整分析参数。
• 可重复、可扩展、可移植。Snakemake内核+HPC优化，可以在不同HPC环境中高效执行。
劣势
• 资源占用较高，数据库体量约100GB，完整流程在大规模数据上更适合HPC环境；本地轻量设备可能受限于存储、内存与时长。
• 需要有一定代码基础，掌握Snakemake、Conda与YAML配置，能调试环境配置时可能出现的错误。
• 范围聚焦细菌/古菌，真核生物未被纳入默认流程，氢化酶精细亚型分类需借助HydDB等外部工具，未在管道集成。
• 低覆盖度数据的固有限制：对稀有类群的恢复能力受限，更偏向于恢复高丰度成员，需要结合研究设计与深度规划权衡。但作者也没有发表对高覆盖度数据的测试结果，所以工具对高覆盖度数据的表现不明确。
• 工具较新，容易出现环境/兼容性问题或边缘情况未覆盖；第三方依赖更新也可能引入不稳定性。数据库管理灵活性受限，版本固定且无更新管道。虽支持自定义数据库，但需自行调整文件格式。
o 输出的图像不够美观，可视化类型单一。
annoSnake适合具备中级生信技能，需快速产出的微生物组学研究者。如样本量大，需批量分析，则需要配备高性能设备。研究范围在细菌/古菌的宏基因组与MAGs。
下面这个网址可访问 annoSnake 文档：
https://annosnake.readthedocs.io/en/latest/index.html
参考文献：
Bastian Heimburger, Rebecca Clement, Tamara R. Hartke
bioRxiv 2025.11.03.686227; doi: https://doi.org/10.1101/2025.11
谷禾健康
报告更新通知
各位合作伙伴，2025-08-25开始出具的报告，以下疾病模型有较大更新，胃病、胆病、肝病、甲状腺疾病、II型糖尿病、肺部疾病，大幅增加了临床病例样本数量，改善了检出率，部分疾病的假阳性也大幅改善了。另外疾病的打分已经过优化，尽可能与之前的打分相匹配。
II型糖尿病：
更新后：
胆病：
更新后：
胃病：
更新后
肝病：
更新后：
肺部疾病：
更新后：
甲状腺疾病：
更新后：
杭州谷禾信息技术有限公司
2025-08-25
谷禾健康
肠道菌群检测临床版（16S rRNA测序），作为谷禾健康最早推向市场、历经十余年打磨的经典产品，凭借其成本效益、高效性与成熟度，为临床端肠道微生态评估以及诸多科研项目基线建立，提供了坚实、可靠且极具价值的数据基础（注：仅用于菌群科学研究和辅助参考，不直接用于临床诊断 ）。
临床版对报告版式进行简化，以更符合临床检验的形式呈现分析结果，便于临床医生快速查看和判断异常。
临床版是主要面向临床和医疗机构的版本，主要用于临床科室已有明确症状或诊断，需要对肠道菌群进行进一步分析以为临床提供辅助判断。
该版本减少了基本介绍和文字说明，并对部分指标的异常判定范围和计算方式进行调整，更加适应临床需求。
报告内容截图：
谷禾健康
随着“它经济”的蓬勃发展和“科学养宠”理念的深入人心，宠物已成为家庭的重要成员。然而，面对“毛孩子”们无法言说的病痛，如反复腹泻、顽固皮肤病、食欲不振、呕吐等，传统兽医诊断往往面临挑战。
从宠物医院的实际经营来看，慢性疾病正成为他们面临的核心挑战。慢性肾病、老年痴呆、精神类疾病等病症不仅治疗费用昂贵，而且现有手段往往无法覆盖，特别是小型诊所更是心有余而力不足。
在与许多B端合作伙伴的深度交流中我们发现
宠物腹泻，肾病以及其他疾病等正在增加
后期医疗费用高昂让宠物主人无能为力
异常行为严重影响生活质量和主人养宠体验
情感难舍却不得不放弃…
因此，迫切需要一种更加
科学、经济、精准的健康管理方式
既能降低医疗成本
又能提供个性化的健康方案
还能避免过度医疗
这就需要我们从根本上
重新思考宠物健康管理的方法论
从”治疗导向“转向”预防导向“
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谷禾凭借在人类健康领域积累的深厚微生物组学经验，战略性延伸至动物医学领域，推出宠物菌群精准检测服务。
我们致力于解码宠物肠道微生态的奥秘，为兽医临床、宠物营养和家庭养护提供科学依据，开启宠物健康管理的精准化新时代。
从人类微生态到宠物微生态，不是简单的复制，而是技术能力的升维应用。人类肠道微生态的复杂性研究为我们提供了强大的算法基础和数据分析能力，以及多年来在宠物菌群科研中的持续投入，这些经验在宠物领域的应用中展现出了独特的技术优势。
研究表明，宠物肠道菌群不仅影响消化吸收功能，更与免疫调节、神经系统、皮肤健康等多个生理系统密切相关，成为宠物整体健康状况的重要晴雨表。
谷禾正有序推进构建涵盖不同品种、年龄、健康状况犬猫的肠道菌群数据库，结合最新的机器学习算法，实现对宠物肠道微生态健康状况和营养进行精准评估（注：仅用于菌群科学研究和辅助参考，不直接用于临床诊断 ）。
宠物菌群报告展示采用更温馨活泼的配色，通过可视化图表和情感化设计，让复杂数据更直观，帮助主人轻松了解爱宠健康。
谷禾宠物菌群检测报告中包括菌群评估（整体指标）、肠道基础功能评估（屏障功能、炎症水平、代谢状态）、菌群代谢物评估（短链脂肪酸等）、炎症免疫评估（促炎、抗炎等指标）、营养饮食评估（维生素、微量元素）等。
…
…
症状相关菌群分析，包括腹泻、呕吐、过敏等。
…
菌群代谢物评估（短链脂肪酸等）。
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从多维度全面评估宠物肠道健康状况，为宠物主人提供科学的健康管理依据和个性化调理建议。
谷禾健康
在肠道菌群检测系列产品成熟之后，谷禾健康将深耕多年的微生物组学技术平台，延伸至关乎女性全生命周期健康的另一核心领域——阴道微生态。
还包括子宫颈沙眼衣原体、HPV、HSV、EB病毒、巨细胞病毒等。
谷禾阴道菌群检测报告引入科学前沿的菌群状态分型(CST)概念，将复杂的菌群构成归纳为几种易于理解的健康状态类型。
例如，以卷曲乳杆菌为主的CST-I型代表健康的稳定状态，而以加德纳菌等多种厌氧菌为主的CST-IV型则与细菌性阴道病高度相关。这为临床判断和干预效果评估提供了科学支持。
谷禾阴道菌群检测报告中包括阴道菌群总体评估、CST分型、致病菌表（细菌性阴道病，需氧菌性阴道炎，外阴念珠菌病等）、列出异常菌群及相关说明，菌群详细构成等（注：仅用于菌群科学研究和辅助参考，不直接用于临床诊断）。
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阴道菌群检测让我们能够更全面地了解阴道微生物组的组成及其变化，以及它是如何随着时间的推移或对各种因素(如环境、激素变化、性活动和抗生素使用等)的反应而变化的。
注：本产品可辅助评估和筛查，不用作临床诊断。
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谷禾健康
谷禾16S+tNGS技术结合了超多重PCR和高通量测序的优势，旨在提供比传统16S rRNA测序和宏基因组测序更优、更全面的病原体及耐药基因检测方案。
传统16S + 病原体精准分型 = 全新升级
它在保留16S报告的基础上
以接近16S的成本和周期
用靶向测序技术在原16S的基础上
增加了125 种消化道病原体的检测
还包括耐药基因和毒力基因等
如幽门螺杆菌、大肠杆菌、艰难梭菌分型
弥补了传统16S无法检测
非细菌/古菌病原体的不足
这是一款突破传统16S检测瓶颈而生的产品
值得一提的是，谷禾在tNGS技术的研发道路上并非一帆风顺。这项看似成熟的技术，在不同应用场景下却面临着截然不同的挑战难度。
tNGS对血液和上呼吸道样本检测较简单，因其主要含病原体。但在消化道特别是粪便样本检测时，技术难度大幅增加。
经过无数次的实验优化和迭代
我们最终突破了这一技术瓶颈
为大家带来真正可靠的
消化道病原体检测解决方案
谷禾16S+tNGS产品特点
弥补16S检测技术边界
实现靶向病原体精准检测
谷禾16S+tNGS报告内容涵盖所有16S报告的内容，即包括健康总分评估、慢病风险预警、肠道屏障及代谢物、神经递质分析、个性化营养评估等。此外还包括常见消化道病原体（注：仅用于菌群科学研究和辅助参考，不直接用于临床诊断）。
例如：
细菌病原体
…
病毒
真菌、寄生虫、其他病原体
…
毒力基因
…
耐药基因
…
也包括相关病原微生物的解释
…
例如，通过检测幽门螺杆菌毒力基因组合，可判断是否需立即治疗，避免对弱毒株患者的不必要抗生素使用。强毒株感染会损伤胃黏膜，增加胃炎和溃疡风险，早期预警能在胃黏膜不可逆损伤前提供治疗窗口期。
注: 由于该技术是检测粪便中的幽门螺杆菌，当浓度低于检测下限(50 copies/mL)时，可能出现假阴性结果。因此，对于临床症状明显但检测结果为阴性的患者，建议结合其他检测方法。
开始写作或按/来选择区块
谷禾健康
目前随着高通量测序，微生物以及代谢、蛋白组学和高精度影像学等快速的发展，有关人体疾病或健康相关的海量数据正在不断产生，依托各种算法尤其AI的算法等，涌现出很多优秀的“模型”用于预测人体疾病以及健康相关的辅助诊断或筛查。
谷禾在人体肠道菌群检测领域深耕多年，积累了大量肠道菌群和个体健康信息数据，并运用建模方法结合人工智能等算法构建了多种疾病和营养预测模型。
对于不是从事专业的人员或大众来说，什么样的预测模型是准确的？如何评价一个模型的好坏？里面涉及比较多的概念和知识，今天谷禾和大家简单聊下这方面的内容。
首先大家评估下：
对于肿瘤筛查，以一个人群发病率1%的肿瘤为例：
模型A的检出率50%，假阳性为1%
模型B的检出率为90%，但是假阳性是10%
请问哪个检测模型作为肿瘤筛查类产品更好 ?
换句话说就是回答：“鉴于测试结果为阳性，该患者患有这种疾病的可能性有多大？
为了回答上面问题，我们需要了解和正确认识以下模型评价参数/指标：
• 该测试的阳性预测值（PPV）是多少？——返回阳性结果的人实际上患有疾病的概率是多少？
• 该测试的阴性预测值（NPV）是多少？ ——返回阴性结果的人实际上是健康的概率是多少？
• 测试的灵敏度如何？——它正确地将多少个患病个体识别为患病？
• 测试的特异性是什么？——它正确地将多少个健康个体识别为健康个体？
要回答这个问题，我们需要计算两个模型的阳性预测值(Positive Predictive Value, PPV)。然后一步步分析：
▸ 什么是阳性预测值(PPV)？
阳性预测值(PPV)是样本检测阳性为真阳性的概率值。
发病率较低时的阳性预测值(PPV)
模型A
人群发病率：1%
检出率：50%
假阳性率：1%
模型B
人群发病率：1%
检出率：90%
假阳性率：10%
接下来使用贝叶斯定理来计算每个模型的阳性预测值。
对于模型A：
真阳性率 = 1% × 50% = 0.5%
假阳性率 = 99% × 1% = 0.99%
总阳性结果 = 真阳性 + 假阳性 = 0.5% + 0.99% = 1.49%
阳性预测值(PPV) = 真阳性 ÷ 总阳性结果 = 0.5% ÷ 1.49% ≈ 33.6%
对于模型B：
真阳性率 = 1% × 90% = 0.9%
假阳性率 = 99% × 10% = 9.9%
总阳性结果 = 真阳性 + 假阳性 = 0.9% + 9.9% = 10.8%
阳性预测值(PPV) = 真阳性 ÷ 总阳性结果 = 0.9% ÷ 10.8% ≈ 8.3%
模型A的PPV为33.6%，而模型B的PPV仅为8.3%。
因此，我们可以看到尽管模型B的检出率更高(90%vs50%)，但其阳性预测值(PPV)显著低于模型A。
★ 低发病率人群中，高特异性比高敏感性更重要
这意味着：
模型A的阳性结果更可靠
模型A的假阳性风险更低
模型A在这种低发病率的情况下，作为肿瘤筛查产品更好。
这里对于我们应用的启示：在低发病率的人群中，高特异性（低假阳性率）比高敏感性（高检出率）更重要。选择产品时，不仅要看检出率，还要关注假阳性率和阳性预测值。
发病率较高的阳性预测值(PPV)
可能接下来有人会问，这个问题中以肿瘤发病率比较低的例子举例，那对于发病率比较高的疾病，比如心脑血管、糖尿病等如何？
接下来，我们继续举例：
让我们用同样的方法计算发病率为20%时的阳性预测值(PPV)。
模型A
人群发病率：20%
检出率：50%
假阳性率：1%
模型B
人群发病率：20%
检出率：90%
假阳性率：10%
一样的计算
对于模型A：
真阳性率 = 20% × 50% = 10%
假阳性率 = 80% × 1% = 0.8%
总阳性结果 = 真阳性 + 假阳性 = 10% + 0.8% = 10.8%
阳性预测值(PPV) = 真阳性 ÷ 总阳性结果 = 10% ÷ 10.8% ≈ 92.6%
对于模型B：
真阳性率 = 20% × 90% = 18%
假阳性率 = 80% × 10% = 8%
总阳性结果 = 真阳性 + 假阳性 = 18% + 8% = 26%
阳性预测值(PPV) = 真阳性 ÷ 总阳性结果 = 18% ÷ 26% ≈ 69.2%
可以看到当发病率提高到20%时，情况发生了显著变化：
模型A的PPV提高到92.6%
模型B的PPV提高到69.2%
对比之前1%发病率的情况：
模型A：PPV从33.6%提高到92.6%
模型B：PPV从8.3%提高到69.2%
可以发现随着发病率的提高，两个模型的阳性预测值都大幅提升。但是模型A仍然保持更高的PPV，但优势不如低发病率时那么明显。
★ 发病率越高，阳性预测值越高
发病率越高，阳性预测值越高，这是因为真阳性的比例增加。
因此在高发病率的人群中，两种模型的检测价值都显著提高。但模型A仍然是更好的选择，因为其假阳性率更低。
评估不同检测模型和询问检测准确率时，要综合考虑不同疾病的发病率、检出率和假阳性率。
对于要检出阳性结果而言，这个例子就很好地说明了发病率对检测结果解读的重要影响，也体现了贝叶斯定理在医学诊断中的应用。
而阳性预测值(PPV)具有多维意义，对于不同视角的人群可能意义不同：
➤ 政府视角下的PPV
⑴公共卫生决策基础
资源分配效率：高PPV意味着确诊投入的资源浪费更少，每发现一个真实病例的成本更低；
筛查项目评估：决定是否推行大规模筛查项目时，PPV是核心考量因素之一；
卫生经济学分析：假阳性导致的后续检查、治疗和心理干预成本需纳入卫生政策评估。
⑵监管与标准制定
差异化监管：对不同严重程度疾病的筛查产品可设置不同PPV要求；
强制信息披露：要求厂商在不同疾病流行率下公开产品的PPV值；
患者保护：防止低PPV产品导致过度医疗和不必要的医源性伤害。
➤ 受检者视角下的PPV
⑴个人决策与心理影响
决策参考价值：“我的阳性结果有多可靠？”—这是患者最关心的问题；
心理负担差异：假阳性可能导致严重心理压力，尤其对严重疾病筛查；
后续检查意愿：了解PPV有助于患者决定是否及时进行确诊检查。
⑵风险认知与理解
个体化解读：同一PPV值对不同风险人群的意义不同；
检前概率影响：有症状个体的PPV通常高于无症状筛查人群；
教育需求：医生需帮助患者理解PPV与个人情况的关联。
➤ 产品评估的情境差异
⑴临床应用场景分析
筛查工具：可接受相对较低PPV，但应有明确后续路径；
确诊工具：需要更高PPV，减少误诊风险；
监测工具：对症状性疾病监测，PPV要求可能介于两者之间。
⑵疾病特性影响
致命但可治疗疾病：可接受较低PPV，以高灵敏度优先；
慢性管理疾病：需较高PPV避免不必要长期干预；
高耻感疾病：需更高PPV避免标签化伤害。
⑶社会经济环境考量
医疗资源丰富地区：可能更关注灵敏度，接受较低PPV；
资源有限环境：高PPV更为重要，避免资源浪费；
支付方式影响：商业保险vs自费vs政府支付下对PPV的需求不同。
➤ PPV优化与应用建议
⑴预测模型调整
风险分层应用：根据人群特征调整决策阈值；
多指标综合评估：结合阴性预测值(NPV)、阳性/阴性似然比(LR+/LR-)综合评估；
贝叶斯思维应用：根据先验概率(患病率)调整PPV期望。
⑵实际应用最佳实践
透明沟通：向受检者清晰解释结果可靠性；
分级报告：提供风险概率而非简单阳性/阴性结果；
智能决策支持：AI辅助工具结合临床特征提供个性化PPV估计。
那么下面我们看下什么是阴性预测值(NPV)，简言之就是把健康人检测为健康的概率。
阳性预测值(PPV)是样本检测阳性为真阳性的概率值，而阴性预测值(NPV)是样本检测真阴性的概率值。
阴性预测值(NPV) =（真阴性数量）/（真阴性数量+假阴性数量）
例如你有一个600人的样本量，根据有效性，假设你知道肯定患有这种疾病的样本(480)或没有这种疾病的个体样本(120)。
测试后，将结果与已知的疾病状态进行比较，发现：
真阳性（测试阳性和正确阳性）= 480
假阳性（试验阳性但实际为阴性）= 15
真阴性（测试阴性和真阴性）= 100
假阴性（试验阴性，但实际为阳性）=5
我们可以计算PPV和NPV如下：
阳性预测值(PPV)=480/(480+15)≈0.97（97%）
阴性预测值(NPV)=100/(100+5)≈0.95（95%）
因此，如果检测结果为阳性，则有97%的机会是正确的，如果结果为阴性，则有95%的机会是正确的。
拓展：什么是假阳性和假阴性？
假阳性：健康人被错误地识别为患病；
假阴性：病人被错误地认为是健康；
真阳性：患病的个体已被正确识别为患有疾病；
真阴性：未患有疾病的个体已被正确诊断为未患有疾病。
或：
真阳性：患者患有疾病且检测呈阳性；
假阳性：患者没有疾病，但检测呈阳性；
真阴性：患者没有疾病，检测结果为阴性；
假阴性：患者患有疾病，但检测结果为阴性。
敏感性
敏感性(Sensitivity)是测试正确识别疾病患者的能力，也称为真阳性率(TPR)，即被正确识别为患有疾病的患者的百分比。
敏感性的计算公式为：
敏感性 = 真阳性数 / (真阳性数 + 假阴性数)
或者表示为：
敏感性 = TP / (TP+FN)
其中：
TP (True Positive): 真阳性，即测试正确地将患病者判断为阳性的数量；
FN (False Negative): 假阴性，即测试错误地将患病者判断为阴性的数量。
从另一个角度看，敏感性也可以表示为：
敏感性 = 真阳性率 = 1 – 假阴性率
敏感性的值范围在0到1之间，通常以百分比表示。例如，敏感性为0.95或95%意味着测试能够正确识别95%的实际患病者。
★ 高敏感性特别适用排除诊断
在医学诊断中，高敏感性的测试特别适用于排除诊断(rule-out test)，因为如果一个高敏感性测试的结果为阴性，则疾病存在的可能性很小(即”阴性结果可靠”)。
例如：表述中敏感性为100%的检测可正确识别所有患者，敏感性为80%的检测可检出80%的疾病患者（真阳性），但20%的疾病患者未被检测到（假阴性）。
当检测到非常严重的感染类型时，例如前两年进行的COVID-19大流行，高敏感性对于适当的管理和治疗非常重要。COVID-19 IgG/IgM诊断测试是一种筛查COVID-19的测试，据报道敏感性为95%。
当测试用于识别严重但可治疗的疾病（例如宫颈癌）时，高敏感性显然很重要。通过宫颈涂片检测筛查女性人群是一项敏感的检测。然而，它不是很特异，很大一部分宫颈涂片阳性的女性继续进行阴道镜检查，最终被发现没有潜在的病变。
特异性
临床试验的特异性是指检测正确识别无病患者的能力。
特异性的计算公式是：
特异性 = 真阴性数 /（真阴性数 + 假阳性数）
Specificity = TN/(TN + FP)
其中：
TN (True Negative): 真阴性，即正确识别出的健康者数量
FP (False Positive): 假阳性，即错误地将健康者判断为患病的数量
特异性也可以表示为： 特异性 = 正确识别的健康者数/所有实际健康者总数
或： 特异性 = 真阴性率 = 1 – 假阳性率
例如：假设一项检测在100名实际健康者中：
95人被正确判断为阴性(TN = 95)
5人被错误判断为阳性(FP = 5)
特异性 = 95/(95 + 5) = 95/100 = 0.95 或 95%
特异性表明该检测能够正确识别95%的健康者，有5%的健康者被误判为患病。
TIPs:
一种具有高敏感性但低特异性的测试会导致许多没有疾病的患者被告知他们有疾病的可能性，使受检者要接受进一步的测试。理想情况下，测试应该是100%准确的，但这是一个不切实际的场景。或者，对患者进行高敏感性和低特异性的测试，然后进行低敏感性和高特异性的第二次测试，可以识别所有假阳性和假阴性。
在考虑检测对临床医生的价值时，阳性和阴性预测值很有用。它们取决于该疾病在目标人群中的患病率。
但是灵敏度(sensitivity)、特异性(specificity)这两术语对于理解和评估模型的效用也至关重要。敏感性和特异性是用于评估临床试验的术语，它们与测试的目标人群无关。
★ 敏感性和特异性取决于检测阳性的临界值
检测的敏感性和特异性取决于高于或低于检测阳性的临界值。一般来说，敏感性越高，特异性越低，反之亦然。
★ 阳性和阴性预测值取决于被测人群和患病率
与敏感性和特异性不同，阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)取决于被测人群，并受疾病患病率的影响。
例如以下示例：使用抗核抗体在普通人群中筛查系统性红斑狼疮(SLE)的PPV较低，因为它产生的假阳性数量很高。然而，如果患者有SLE的迹象（例如 颊部潮红和关节疼痛），测试的PPV会增加，因为患者所在的人群不同（从SLE患病率低的一般人群到患病率高得多的临床可疑人群）。
另一个举例也可以考虑产后出现呼吸困难的女性，其中一种鉴别诊断是肺栓塞。在该患者群体中，D-二聚体检测几乎肯定会升高；因此，该测试的肺栓塞PPV较低。然而，肺栓塞的NPV很高，因为低D-二聚体不太可能与肺栓塞相关。
★ 患病率高时，PPV和NPV准确性更高
阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)对疾病患病率的依赖性可以用数字来说明：例如，在一个4000人的人群中，病人和健康人各占一半。该病症筛查试验的灵敏度和特异性均为99%。因此，筛查结果将产生1980个真阳性和1980个真阴性，其中20名健康人被误判为阳性，20名病人被误判为阴性。
该测试的PPV为99%。但是，如果人口中的患病人数只有200人，而健康人数为 3800 人，则假阳性数量从20增加到38人，PPV下降到84%。
本举例实际上想强调这样一个事实，即诊断或筛查疾病的能力既取决于检测的区分价值，也取决于疾病在相关人群中的患病率。
与此同时，要注意：
PPV的互补值是错误发现率（FDR），NPV的互补值是错误遗漏率（FOR），分别等于1减去PPV或 NPV。FDR是错误的结果或 “发现” 的比例。FOR 是被错误拒绝的假阴性的比例。从本质上讲，PPV和NPV越高，FDR和FOR就越低——这对您测试结果的可靠性来说是个好消息。
如果结果是按值的滑动比例给出的，而不是明确的阳性或阴性，则敏感性和特异性值尤为重要。它们允许确定在何处绘制预测结果为阳性或阴性的临界值，甚至可能建议重新测试的灰色区域。
例如：谷禾结直肠癌模型
例如，通过将阳性结果的临界值置于非常低的水平，可以捕获所有阳性样品，因此测试非常敏感。但是，这可能意味着许多实际为阴性的样本可能被视为阳性，因此该测试将被视为特异性较差。找到平衡点对于有效和可用的测试至关重要。
★ ROC曲线有助于平衡假阴性和假阳性
在科研项目分析中经常使用受试者工作特征 （ROC）曲线有助于达到最佳平衡点并平衡假阴性和假阳性。但是，对于假阴性是否比假阳性问题更小，或者反之亦然，分析的内容也很重要。例如，在生死攸关的问题上，那么您可能愿意容忍更多的假阳性，以避免遗漏任何真阳性。
▸ 什么是ROC曲线？
ROC曲线是一种图形表示，显示测试的敏感性和特异性如何相互变化。为了构建 ROC 曲线，使用该检验测量已知为阳性或阴性的样本。
对于给定的截止值，将TPR（敏感性）与FPR（1-特异性）作图，得到类似于下图的曲线。理想情况下，选择曲线肩部周围的一个点，这既能限制假阳性，又能最大限度地提高真阳性。
图片来源：Technology Networks
给出ROC曲线（如黄线）的测试并不比随机猜测好，淡蓝色很好，但由深蓝色线表示的测试会更好。这将使临界值确定相对简单，并以非常低的假阳性率产生高真阳性率。
在医疗科技和人工智能快速发展的今天，我们面临着海量的健康相关数据和不断涌现的疾病预测模型。在选择和评估医疗检测产品时，必须综合考虑疾病特性、人群特征和具体应用场景。对于普通大众和医疗从业者而言，理解这些指标不仅是一种专业素养，更是做出明智医疗决策的基础。
我们需要超越简单的”阳性”或”阴性”结果，深入理解检测结果背后的概率和风险。正如本文所强调的，一个优秀的医疗检测模型，应该能够在保证高敏感性的同时，最大限度地降低假阳性和假阴性的风险，为个人健康和公共卫生提供更精准、更有价值的信息。
主要参考文献：
technologynetworks.com/analysis/articles/sensitivity-vs-specificity-318222
Faith Mokobi. What is Sensitivity, Specificity, False positive, False negative? 2021 April 18, Microbenotes.
谷禾健康
近年来，随着微生物组学研究的深入，科学家们发现肠道菌群与人体年龄之间存在着远比想象更密切的关联。一系列突破性研究表明，肠道菌群不仅能够反映个体的实际年龄，更可能是调控生物学年龄的关键因素之一。这一发现正在改变我们对发育、衰老和健康的传统认知。
最新研究揭示，肠道菌群的组成和功能会随年龄发生系统性变化。这种变化表现在多个层面：从婴幼儿期菌群的快速建立与稳定，到成年后菌群多样性的动态平衡，再到老年期特征性菌群的衰退。基于这些规律，研究人员开发出了一系列基于肠道菌群的年龄预测模型，其准确度已经达到前所未有的水平。
更引人注目的是，肠道菌群年龄与多种疾病的发生、发展密切相关。研究发现，肠道菌群年龄的加速老化往往预示着代谢紊乱、免疫功能下降，甚至认知能力衰退。相反，保持年轻和健康的肠道菌群，可能是延缓衰老、预防疾病的重要途径。
本文将重点探讨三个核心问题：
通过梳理最新研究进展，我们将看到肠道菌群不仅是年龄的被动标记物，更可能是一个可调控的”生物时钟”。这一认识正在开启精准医疗和个性化健康管理的新篇章。
doi: 10.14218/ERHM.2024.00008
随着研究的深入和技术的进步，基于肠道菌群的年龄干预策略很可能成为未来医学实践的重要组成部分。
从无菌到共生——婴幼儿肠道菌群的“黄金塑造期”
近年来研究表明，肠道微生物群在婴幼儿早期发育阶段的变化与其发育年龄密切相关。婴幼儿的肠道微生物群呈现出明显的年龄相关性变化特征：在早期阶段主要表现为不稳定的群落结构和较低的微生物成熟度，随着年龄增长，菌群组成从以Firmicutes和Bifidobacterium为主，逐渐过渡到以Bacteroides和Prevotella为主导。这种转变具有确定性和可预测性，为年龄预测模型的建立提供了基础。
肠道微生物群的发育受多种因素影响，包括喂养方式、出生方式、地理位置和环境暴露等。研究发现，母乳喂养与Bifidobacterium的高水平密切相关，而停止母乳喂养则会加速肠道微生物群的成熟。此外，出生方式也显著影响微生物群的发育，如阴道分娩的婴儿肠道中Bacteroides的水平较高。尽管存在这些普遍性特征，但个体间的肠道微生物群发育轨迹仍存在差异，这与特定的生活方式和环境因素密切相关。
doi: 10.3233/NHA-170030
在预测模型研究方面，近年来取得了显著进展。2025年发表在《Nature Communications》上的研究开发出了一个高精度的预测模型，该研究分析了来自12个国家的1,827名婴幼儿的3,154个样本，使用随机森林模型进行预测，预测误差仅为2.56个月。
研究还识别出了关键的分类学预测指标，包括双歧杆菌的减少和粪杆菌的增加。另一项2024年的研究则开发出了“肠道微生物群健康指数”，该指数不仅能够预测婴幼儿在前5年的整体健康状况，还提供了一个可靠的微生物群年龄评估基准。
最新研究进一步证实，婴幼儿肠道微生物组的发育成熟度与年龄高度相关，仅通过肠道微生物群组成就能准确预测婴儿的年龄。研究人员建立了”微生物组年龄”的评估标准，这不仅可以用于年龄预测，还可以作为评估早期肠道发育的重要指标。这些研究成果不仅证实了基于肠道菌群预测婴幼儿年龄的可行性，还为评估婴幼儿的发育状况和健康水平提供了新的工具和方法。
肠道菌群发育滞后会对婴幼儿的多个系统产生深远影响。
在神经系统方面，可能导致认知发育迟缓、语言发育延迟、注意力不集中，甚至增加自闭症谱系障碍（ASD）的风险；
在免疫系统方面，常见表现包括反复呼吸道感染、特应性皮炎、食物过敏，以及哮喘等过敏性疾病的发生率升高；
在代谢系统方面，可能引起生长发育迟缓、体重增长异常、微量元素吸收不良等问题；在消化系统方面，则可能出现腹泻、便秘、肠痉挛等功能性胃肠道疾病。
特别是在出生后最初1000天这个关键期内，肠道菌群的发育状况对婴幼儿的长期健康具有决定性影响。
在这种情况下，规范的肠道菌群检测在婴幼儿发育评估中具有重要意义。检测内容应包括微生物多样性指数、关键菌群（如双歧杆菌、乳酸菌、粪杆菌等）的丰度，以及潜在致病菌的监测。
建议在以下关键时间点进行检测：出生后1-2个月、辅食添加期（4-6个月）、断奶期（12个月左右）以及2岁左右。对于高危人群，如早产儿、剖宫产婴儿、有过敏家族史或自身免疫性疾病家族史的婴幼儿，需要更频繁的监测。
研究显示，及早发现和干预菌群异常可以显著改善预后。具体干预措施包括：调整饮食结构（如添加低聚糖、膳食纤维等益生元），补充特定益生菌（如婴儿双歧杆菌、鼠李糖乳杆菌等），改善生活习惯（如规律作息、适度运动），以及环境因素的调整（如避免不必要的抗生素使用、增加户外活动时间）。对于特定问题，如食物过敏，可以通过补充特定菌株（如常见的LP299V益生菌）来改善症状；对于免疫功能低下，则可以考虑添加具有免疫调节作用的益生菌。
因此，建议在婴幼儿发育的关键时期进行系统的肠道菌群检测和跟踪监测。这种检测不仅能够及早发现发育风险（如自闭症倾向、过敏风险、免疫功能异常等），还能为个性化干预方案的制定提供科学依据。特别是对于已经出现发育迟缓、免疫功能低下、消化吸收障碍等问题的婴幼儿，定期的肠道菌群检测对评估干预效果和及时调整治疗方案具有重要的临床指导意义。
通过肠道菌群的视角：解密衰老时钟背后的微生物密码
➤ 老年肠道菌群的三大特征：
多样性下降、促炎菌增加、代谢功能衰退
随着年龄增长，我们的肠道菌群会发生显著变化。研究发现，老年人的肠道菌群具有三个显著特征，这些变化与多种衰老相关的健康问题密切相关。
◆ 首先是菌群多样性的显著下降
与年轻人相比，老年人的肠道菌群种类明显减少，特别是厚壁菌门数量减少，而拟杆菌门的比例相对升高。同时，一些对健康有益的细菌，如双歧杆菌和瘤胃球菌等数量也显著减少。这种多样性的降低会影响肠道微生态的稳定性。
◆ 第二个特征是促炎菌群的增加
老年人肠道中肠杆菌科(Enterobacteriaceae)和肠球菌属(Enterococcus)等促炎菌群数量明显增多，而具有抗炎作用的普拉梭菌(Faecalibacterium prausnitzii)等益生菌则显著减少。这种失衡会导致肠道处于慢性低度炎症状态，不仅影响局部肠道健康，还可能加速整体衰老进程。
◆ 第三个特征是代谢功能的衰退
老年人肠道中产丁酸菌如真杆菌(Eubacterium)、瘤胃球菌等数量减少，这些菌群对维持肠道健康至关重要。它们的减少会影响营养物质的吸收和能量代谢，同时也会降低肠道屏障功能，增加肠道通透性。这种变化可能导致营养吸收不良，并增加有害物质进入血液的风险。
这三个特征之间相互关联，共同构成了一个复杂的失衡网络。例如，菌群多样性的下降会影响代谢功能，促炎菌群的增加又会进一步降低有益菌群的数量。这种恶性循环可能是老年人更容易出现各种健康问题的重要原因之一。了解这些特征对于开发针对性的干预策略，改善老年人健康状况具有重要意义。
➤ 虚弱的菌群特征
虚弱是老年人一种特殊的临床状态，表现为机体对内外压力源的脆弱性增加，往往伴随着食欲下降、肌肉减少、认知功能下降、活动能力减弱以及独立生活能力的丧失。近年来的研究发现，肠道菌群的改变与虚弱程度之间存在着密切的关联，这种关联并不完全依赖于年龄因素。
研究显示，虚弱老年人的肠道菌群具有独特的“虚弱特征”。首先是普氏菌(Prevotella)和普拉梭菌(F. prausnitzii) 的显著减少，这些菌群对维持肠道健康和免疫功能具有重要作用。其次是产丁酸菌，如Eubacterium halii和Eubacterium rectalis的含量降低，这与肌肉蛋白合成的减少密切相关。
研究人员还观察到，在虚弱评分较高的老年人中，乳酸菌(Lactobacilli)、拟杆菌/普氏菌(Bacteroides/Prevotella)等有益菌群显著减少，而瘤胃球菌属(Ruminococcus)、Atopobium和肠杆菌科(Enterobacteriaceae)等菌群则明显增加。
doi: 10.1016/j.advnut.2025.100376
这些菌群变化的意义重大。产丁酸菌的减少会影响能量代谢和肌肉功能，而有益菌的减少则可能导致免疫功能下降和炎症水平升高。相反，在功能状态良好的老年人中，往往可以观察到较高水平的产丁酸菌，特别是普拉梭菌(Faecalibacterium prausnitzii)的含量，这进一步证实了菌群组成对机体功能的重要影响。
这些发现为我们理解和干预老年虚弱提供了新的视角。通过调节肠道菌群，特别是补充特定的益生菌和益生元，可能有助于改善老年人的虚弱状态。这也提示我们，在老年医学实践中，应当将肠道菌群作为评估和干预虚弱的重要靶点之一。
➤ 百岁老人长寿菌群的特殊组成
研究发现，百岁老人的肠道菌群具有独特的“长寿特征”，这种特征不仅区别于普通老年人，更展现出与健康长寿密切相关的微生物组成模式。这一发现为我们理解人类长寿的生物学机制提供了新的视角。
在菌群组成上，百岁老人的肠道中普遍存在较高水平的拟杆菌和罗氏菌属(Roseburia)。这两类菌群在维持肠道健康和免疫平衡方面发挥着重要作用。作为重要的丁酸盐产生菌，能够通过产生短链脂肪酸来调节肠道微环境，增强肠道屏障功能。
更引人注目的是，百岁老人的肠道中还富含Christensenella、双歧杆菌和阿克曼氏菌(Akkermansia)。这些菌群被认为是“长寿菌群”的代表。其中，长寿菌群与人类的遗传因素高度相关，被认为是最具遗传性的菌群之一；双歧杆菌能够维持肠道健康，增强免疫功能；而阿克曼氏菌则在调节代谢、维持肠道屏障完整性方面发挥关键作用。
研究还发现了一些在百岁老人肠道中特有的菌种，如腐生链菌(Alistipes putredinis)和气味杆菌(Odoribacter splanchnicus)。这些特殊菌群的存在可能与长寿个体特有的代谢特征和免疫调节功能有关，为我们理解长寿的微生物学机制提供了重要线索。
这些发现不仅帮助我们理解了百岁老人独特的肠道菌群特征，更为延缓衰老、促进健康长寿提供了新的思路。通过深入研究这些”长寿菌群”的功能和调节机制，有望开发出基于微生物组的健康干预策略，为实现健康老龄化提供新的方案。
值得注意的是，这些长寿相关的菌群特征并非简单的个体差异，而是反映了人体在长期健康状态下的微生态平衡。这种平衡可能是遗传因素、生活方式和环境因素长期共同作用的结果，对于我们理解和促进健康长寿具有重要的指导意义。
➤ 菌群-肠-脑轴在认知衰退中的作用路径
肠道菌群与大脑的关系远比我们想象的要复杂。研究表明，肠道菌群通过复杂的菌群-肠-脑轴与认知功能密切相关。这条轴线不仅包括神经元的直接连接，还涉及神经递质、激素和免疫介质等多重信号分子，构成了一个精密的双向调控网络。
◆ 第一个关键通路是神经递质调节
肠道菌群可以直接产生或调节多种神经递质的合成。研究发现，乳酸菌和双歧杆菌能够将肠道中的谷氨酸转化为GABA（γ-氨基丁酸），这是大脑中主要的抑制性神经递质，对情绪调节和认知功能具有重要作用。
此外，肠道菌群还参与乙酰胆碱和多巴胺等神经递质的产生。动物实验证实，补充Lactobacillus helveticus NS8可以通过降低血浆中皮质醇和促肾上腺皮质激素的水平来改善应激反应，同时提高血清素和去甲肾上腺素的水平。
◆ 第二个重要机制是免疫-炎症通路
随着年龄增长，肠道菌群失调会导致肠道通透性增加，使脂多糖(LPS)、脂蛋白和细菌RNA等细菌代谢产物进入血液循环。这些物质可以激活免疫系统，导致TNF-α、IL-1β、IL-6等促炎因子的释放，引发系统性炎症反应。
这些炎症因子可以穿过血脑屏障，在大脑中引起神经炎症，加速认知功能的衰退。值得注意的是，小胶质细胞（占中枢神经系统固有免疫细胞的约10%）在这个过程中发挥着重要作用，它们能够快速识别和响应环境变化，参与维持神经系统的稳态。
◆ 第三个关键环节是神经营养因子的调节
肠道菌群对脑源性神经营养因子(BDNF)和神经生长因子(NGF)的表达具有重要影响。这些神经营养因子对神经元的存活、突触可塑性和神经回路的重塑起着关键作用。研究发现，某些益生菌的补充可以提高BDNF的水平，改善认知功能。例如，在小鼠实验中，补充长双岐杆菌(Bifidobacterium Longum)能够显著改善动物的推理能力。
此外，肠道菌群还通过产生短链脂肪酸等代谢产物发挥作用。这些代谢产物可以调节血脑屏障的完整性，影响神经元功能和神经胶质细胞的活化状态。研究还发现，某些菌群数量变化与认知功能直接相关，如Alcaliganeceae和Porphyromonadaceae的数量增加与推理能力下降呈正相关。
在治疗干预方面，益生菌的应用显示出了积极的效果。例如，Lactobacillus、Bifidobacterium、S. thermophilus、Enterococcus、Bacillus等益生菌可以通过增加色氨酸衍生的神经营养因子水平来促进神经递质的释放。
然而，益生菌补充的效果会受到多种因素的影响，如剂量、菌株、补充时间以及患者的年龄、疾病状态、药物使用（尤其是抗生素）、饮食和生活方式等。
需要指出的是，尽管菌群-肠-脑轴的研究取得了显著进展，但仍有许多问题需要进一步探索。目前的研究主要基于动物模型和临床观察，还需要更多的多学科、多系统的研究来阐明相关机制和干预机会。这些研究将有助于开发以肠道菌群为靶点的早期干预策略，为预防和治疗神经退行性疾病提供新的思路。
用AI构建年龄的生物标记——肠道菌群的年龄预测模型
近年来，随着测序技术的进步和机器学习方法的发展，基于肠道菌群的年龄预测模型取得了显著进展。2020年，研究人员通过深度学习方法分析了4000多份来自18-90岁人群的宏基因组数据，构建出预测误差为10.6年的模型。同年，另一项基于随机森林算法的研究分析了4434份样本的16S rRNA测序数据，将预测误差控制在11.5岁。这些早期研究证实了利用肠道菌群特征预测年龄的可行性。
2022年的突破性研究展示了多维度数据整合的优势。通过分析4478份成年人粪便样本，研究发现单独使用分类特征或代谢途径特征的预测模型误差分别为9.5年和10.2年，但将两类特征结合并考虑宿主因素后，预测误差可降至8.3年。这一发现为后续模型开发指明了方向。
2024年一项新研究开发出了基于肠道微生物组多维数据的生物学年龄预测模型(gAge)。该研究通过创新的机器学习方法，成功整合了微生物组的分类学和功能学特征，显著提高了年龄预测的准确性。研究团队识别出164个标志物物种和35个关键代谢通路与宿主年龄变化密切相关，并根据其对衰老的影响将其分类为促进和抑制两类。
doi: 10.1080/19490976.2023.2297852
研究验证显示，gAge模型及其预测残差与个体健康状况和虚弱程度高度相关。特别是在老年群体中，模型识别的年龄相关标志物与多种疾病和虚弱特征显著重合，为评估和预测衰老风险提供了新的工具。
doi: 10.1080/19490976.2023.2297852
在这些研究基础上，谷禾开发的GUHEAge模型实现了更大的突破。该模型基于60万例不同年龄人群的6万个菌群特征，首次完整分析了从0-120岁的肠道菌群演变过程。通过深度神经网络，我们识别出381个标记物种和1574个标记基因，并根据其对衰老的影响将其分为促进和抑制两类。
在这些标记物中，产短链脂肪酸的有益菌（如双歧杆菌属、嗜粘蛋白阿克曼氏菌和拟杆菌属）表现出抑制衰老的作用。这些菌群可增强肠道屏障功能，调节机体代谢、炎症和免疫反应。相反，某些致病菌（如大肠杆菌和空肠弯曲杆菌）则显示出促进衰老的特征。
更重要的是，GUHEAge模型不仅能准确预测年龄，其预测结果还与个体健康状况和虚弱程度高度相关。验证集表明，模型识别的年龄相关标志物与多种疾病和虚弱特征显著重合，这为精准医疗和个性化健康管理提供了新的思路。
这些进展表明，基于肠道菌群的年龄预测模型已经发展成为一个可靠的生物年龄评估工具。通过整合多维度数据和先进的机器学习方法，为干预衰老提供新的靶点。
<来源：谷禾健康肠道菌群数据库>
可以看到，肠道年龄和实际年龄基本是符合的。健康人的肠道菌群年龄恰恰是最符合真实年龄的，与真实年龄差异大意味着肠道菌群出现偏离。
健康的人存在更多样化且平衡的肠道菌群。微生物群中与年龄相关的变化归因于生理，生活方式和健康状况。这些因素中的每一个都与某些菌群的相对丰度变化有关。
例如，饮食、卫生、兄弟姐妹、宠物、过敏、儿童疾病和抗生素是影响儿童微生物组的一些突出因素。到了成年期微生物群相对稳定，而到了老年期，一些有益菌开始逐渐下降，菌群又向另一个阶段过渡。
理解肠道年龄超越数字的生物学意义
➤ 发育迟缓儿童的菌群年龄滞后现象
发育迟缓儿童的肠道菌群呈现出明显的“年龄滞后”特征，这种现象反映在菌群的多样性、组成结构和功能等多个方面。研究表明，这些儿童的肠道菌群发育水平往往落后于其实际年龄，这种滞后可能是导致发育迟缓的重要因素之一。
我们之前发表在《Gut》上的针对自闭症儿童菌群发育的研究显示，自闭症儿童的菌群发育要滞后于健康儿童。
在菌群组成方面，发育迟缓儿童表现出显著的特征性改变。首先是有益菌群的明显减少，特别是双歧杆菌和乳杆菌的含量显著低于同龄健康儿童。这些菌群对维持肠道健康、促进营养物质吸收和调节免疫功能具有重要作用。同时，研究还发现这些儿童的肠道中普氏菌(Prevotella)和粪杆菌(F. prausnitzii)等核心菌菌含量也明显降低。
doi.org/10.1136/gutjnl-2021-325115
这种菌群滞后现象可能通过多个机制影响儿童发育：
免疫调节机制：菌群失调导致肠道免疫功能发育不良，增加炎症风险，影响生长发育。研究发现，这些儿童体内往往存在低度慢性炎症状态。
营养代谢影响：关键有益菌群的减少影响营养物质的吸收和利用效率。特别是产丁酸菌的减少，会影响能量代谢和营养物质的吸收。
神经-内分泌调节：菌群失调可能通过菌群-肠-脑轴影响生长激素和其他内分泌激素的分泌，进而影响生长发育。
针对这一问题，目前研究提出了几种潜在干预策略，包括结合营养补充、运动干预和益生菌治疗或全面的菌群置换可以有效改善儿童的生长发育状况。
通过调节肠道菌群，有望开发出更有效的干预策略，帮助发育迟缓儿童实现健康生长。同时，这也提示我们在儿童保健实践中，应当将肠道菌群作为评估和干预的重要指标之一。
➤ 早衰综合征患者的菌群年龄加速特征
早衰综合征患者的肠道菌群呈现出显著的“年龄加速”特征，其菌群组成和功能状态明显超前于实际年龄水平。研究发现，这种菌群年龄加速现象与多种生理功能的提前衰退密切相关。
doi: 10.2147/CIA.S414714
在菌群组成方面，早衰患者表现出显著的特征性改变。有益菌群如粪杆菌(Faecalibacterium prausnitzii)、直肠真杆菌(Eubacterium rectale)和扭链瘤胃球菌(Ruminococcus torques)的含量明显降低。同时，代谢通路也发生了重要变化，包括支链氨基酸代谢通路（如L-缬氨酸和L-异亮氨酸合成）的显著下降，丙酮酸发酵(PWY-7111)能力减弱，以及NAD合成相关代谢通路的异常。
这些改变通过多个机制影响机体功能。首先是炎症反应的加速，表现为促炎因子（TNF-α、IL-6和IL-1）水平升高，导致慢性低度炎症状态持续存在。其次是代谢功能的紊乱，包括氨基酸代谢异常、能量代谢效率下降和营养物质吸收受损。此外，肠道屏障功能受损也是重要特征，导致肠道通透性增加，细菌代谢产物进入血液循环，进一步加重系统性炎症反应。
针对这些问题，研究提出了几种潜在的干预策略：
精准菌群干预：通过补充特定益生菌，如双歧杆菌和乳酸菌，同时添加益生元促进有益菌群生长。研究表明，这种干预方式可以改善肠道菌群组成，延缓衰老进程。
代谢通路调节：包括补充NAD前体物质、调节氨基酸代谢和改善能量代谢。特别是NAD水平的提升，已被证实可以预防衰老和相关疾病。
生活方式干预：优化饮食结构，增加膳食纤维摄入；保持适度运动，提高体能状态；改善睡眠质量，维持昼夜节律。
综合干预方案：结合营养补充、心理支持、运动康复和定期监测菌群状态，全面改善患者状况。
通过对肠道菌群的精准干预，有望延缓早衰进程，改善患者生活质量。
➤ 糖尿病/心血管疾病的菌群老化预警
在代谢性疾病领域，肠道菌群年龄作为一个新兴的生物标志物展现出重要的预警价值。研究发现，糖尿病和心血管疾病患者的肠道菌群往往表现出提前衰老的特征，这种菌群老化现象通常早于临床症状的出现，为疾病的早期预警提供了新的时间窗口。
在菌群组成方面，研究显示代谢性疾病患者的肠道菌群存在显著变化。这些变化与血清生化指标密切相关，特别是与碱性磷酸酶和胰岛素水平显著相关。研究还发现，某些代谢通路的改变，如支链氨基酸代谢通路(BCAA)、NAD合成相关代谢通路的异常，可能是疾病发展的早期信号。
通过肠道年龄预测模型的应用，研究人员发现菌群年龄与多种疾病风险指标具有显著相关性。在一项针对老年人群的研究中，gAge预测残差与个体健康状况和虚弱程度呈现高度相关。特别是在2型糖尿病(T2D)患者中，尽管疾病本身可能不会显著影响预测年龄，但菌群组成的特定改变可以作为疾病进展的预警指标。
在心血管疾病方面，研究发现血清碱性磷酸酶水平与心脑血管疾病风险显著相关，而这一指标与肠道菌群年龄存在明显关联。通过分析不同gAge残差人群的菌群特征，研究者识别出了一系列可能与心血管健康相关的关键菌种和代谢通路，为疾病预防提供了新的干预靶点。
这些发现为代谢性疾病的早期筛查和预防提供了新的思路。通过监测肠道菌群年龄的变化，结合传统的临床指标，可以更早地识别疾病风险，实现更精准的健康管理。随着检测技术的进步和预测模型的完善，基于肠道菌群的疾病预警系统有望成为临床实践中的重要工具。
实现从被动治疗到主动预防的转变
随着人口老龄化加剧，深入理解和干预衰老过程变得愈发重要。近年来，肠道微生物组研究为我们提供了全新的视角，从发育到衰老的全程监测和干预成为可能。
肠道年龄概念的提出，标志着生物学年龄评估领域的一次重要范式转变。这一转变不仅打破了传统chronological age的局限，更是将微生物组这一动态指标引入健康评估体系，为个体化健康管理提供了新的思维框架。
在发育领域，研究发现肠道菌群年龄可以有效反映儿童发育状况。发育迟缓儿童往往表现出明显的”菌群年龄滞后”现象，这为早期干预提供了新的靶点。同时，在早衰综合征患者中观察到的菌群加速衰老特征，以及在糖尿病、心血管疾病患者中发现的菌群老化预警信号，都展示了微生物组在疾病预防和健康管理中的重要价值。
谷禾团队通过分析60万例不同年龄人群的6万个菌群特征，这种基于海量数据的个体化健康监测方法，为微生物组研究开辟了新的范式。通过持续监测个体肠道菌群的动态变化，有助于更早地发现健康隐患，实现疾病的早期预警和干预。
<来源：谷禾健康肠道菌群检测数据库>
从精准医学的角度来看，肠道年龄的概念为个体化健康管理提供了新的工具。通过整合微生物组数据与传统临床指标，我们可以构建更全面的健康评估体系。这种多维度的评估方法不仅能够反映个体当前的健康状态，还能预测未来的健康轨迹，为精准医疗干预提供决策依据。
尽管目前研究已取得显著进展，但仍面临诸多挑战：微生物组与衰老的因果关系有待厘清，个体差异和环境因素的影响需要进一步研究，预测模型在特定人群中的适用性也需要验证。此外，如何将研究成果有效转化为临床应用，实现精准干预，也是未来需要重点解决的问题。
展望未来，随着高通量测序技术的进步和人工智能算法的优化，结合多组学数据的整合分析将帮助我们更全面地理解肠道微生物组在人体发育和衰老过程中的作用。精准医学的未来将更加依赖于这种整合的、动态的健康评估体系，结合人工智能分析，可以更好为每个个体制定个性化的健康管理方案，实现从被动治疗到主动预防的转变。
主要参考文献：
Min M, Egli C, Sivamani RK. The Gut and Skin Microbiome and Its Association with Aging Clocks. Int J Mol Sci. 2024 Jul 8;25(13):7471.
Hohman LS, Osborne LC. A gut-centric view of aging: Do intestinal epithelial cells contribute to age-associated microbiota changes, inflammaging, and immunosenescence? Aging Cell. 2022 Sep;21(9):e13700.
Tao X, Zhu Z, Wang L, Li C, Sun L, Wang W, Gong W. Biomarkers of Aging and Relevant Evaluation Techniques: A Comprehensive Review. Aging Dis. 2024 May 7;15(3):977-1005.
Wang H, Chen Y, Feng L, Lu S, Zhu J, Zhao J, Zhang H, Chen W, Lu W. A gut aging clock using microbiome multi-view profiles is associated with health and frail risk. Gut Microbes. 2024 Jan-Dec;16(1):2297852.
谷禾健康
随着技术的发展，高通量测序技术已成为研究微生物群落的重要工具。这种技术使得科学家们能够解析巨量微生物DNA序列，从而获得丰富的微生物组数据，包括16S rRNA基因、ITS序列和宏基因组。然而，这些数据只是迈向揭示微生物群落复杂性的第一步。
通过对环境样本的可变区域如16S、18S、ITS序列进行高通量测序获得的原始序列数据，再对其进行聚类，数据分析，统计学差异比较等得到微生物多样性分析报告。那么，什么是微生物群落多样性？
微生物群落多样性(Microbial Community Diversity)是指在特定环境中存在的微生物种类的数量和分布情况，它不仅包含不同种类微生物的丰度，还包括它们之间的相互关系。多样性可以从不同角度进行评价，主要分为以下几种：
α多样性(Alpha Diversity)： 这是衡量某一特定样本内部多样性的一种指标。常用的α多样性指标包括物种丰富度(Species Richness)、香农指数(Shannon Index)和辛普森指数(Simpson Index)。这些指标可以帮助我们了解样本内部的复杂性和均一性。
β多样性(Beta Diversity)：不同样本之间的多样性比较被称为β多样性。常用的β多样性指标包括Bray-Curtis距离和Jaccard指数，通过这些指标可以探索样本之间的相似性和差异性，揭示不同环境或条件下微生物群落的变化模式。
γ多样性(Gamma Diversity)： 这是指在一个更大尺度、多个样本的总体多样性，通常用以评估一个较大区域的整体多样性水平。
为理解这些多样性指标，我们可以借助一些简单的比喻来形象解释。例如，α多样性就像是在观察一个花园的花卉种类和数量；β多样性则是比较不同的花园之间的相似性或不同之处；而γ多样性则是对一个城市中所有花园的总览评价。
在接下来的部分中，我们将深入探讨这些多样性指标的详细内涵，以及从多个角度展示如何通过高通量测序技术解析微生物群落中的这些多样性规律。
下图是实验上机测序流程，提取的样本总DNA经过质检、PCR扩增、建库等步骤进行高通量测序得到测序原始数据。
原始数据经过Reads拼接、tags过滤、去嵌合体等步骤得到有效数据clean data。在特定的相似度下进行聚类得到OTU/ASV，报告中通过降噪方法得到ASV表，一切后续分析都围绕ASV表来进行。根据ASV表可以继续做物种分类注释、丰度计算、多样性分析、差异分析、功能预测等。所以ASV特征表是微生物多样性分析中关键数据结果。
OTU和ASV的区别
OTU和ASV是微生物组学中用来表示微生物多样性的两个不同概念。两者都是从环境样本中获得的DNA序列数据，通过一定的分析方法分类得到的用于表示微生物种类或种群的单位。它们之间的主要区别在于定义的精确度和建立的方法。
– OTU（Operational Taxonomic Units）:
OTU是一种将序列通过相似度聚类的传统方式，来表示相似序列组成的种群。通常，这种聚类方法会将序列之间相似度达到97%(或其他设定的阈值)的序列分到同一个OTU。OTU聚类通常不考虑序列中的单个变异位点，而是基于整体相似度。
由于使用阈值聚类，OTU不能准确反映序列之间的实际差异，可能会将生态学意义上不同的微生物序列归为一个OTU。OTU分析可能过于简化，有时无法捕获低水平的微生物多样性。
– ASV（Amplicon Sequence Variants）:
ASV采用较新的降噪方法，可以精确地解析序列中的每一个核苷酸差异，简单来说就是以100%相似度进行聚类，对低质量序列进行去除和校正，这种方法可以生成“零半径OTU”，即互不相同的基于序列的变体。
ASV通常使用误差校正算法来排除测序错误，从而提供更精确的序列变体识别。ASV方法对单一核苷酸变异敏感而能提供更细粒度的微生物多样性解析。ASV为每一种变异提供更一致、可复制的标识符，这在比较不同研究之间的微生物群落组成时非常有用。
简而言之，ASV方法提供了比OTU更高分辨率、更精准的序列变体检测。换句话说，ASV提供了一种微生物组多样性分析的“高清”视角，它更可能捕捉到微生物群落内变化的微妙差异，尤其是在不同环境或时间点间的比较中。
原始序列数据(raw tags)经过质控、过滤、去嵌合体，最终得到有效数据(effective tags)。再对有效数据进行UNOISE降噪处理，得到ASV特征表。数据处理过程中各步骤得到的序列进行途径统计，可以直观的反映每个样本的数据量和物种丰度。
文件目录：
01_pick_otu/summary/sumOTUPerSample.txt
raw-tags：每个样本的原始序列数据;
singleton :每个样本中无完全匹配的单条序列的数量。singleton ASV 是指只有单条代表序列的 ASV，可能由于测序错误，或者是来自于PCR过程中产生的嵌合体;
tagsmatchedASVs： 每个样本中比对到ASVs的最终有效序列数据 及其比例，聚类的同时vsearch会根据UCHIME算法将singleton ASV及嵌合体去除，得到最终的有效序列数据 Effective Tags;
ASVs：每个样本的ASVs数量。
一般文献中的测序原始数据量raw-tags 要求达到3万条以上，可以满足数据分析的基本要求。绝大多数文献数据量平均在5万条左右。世面上不同公司承诺的数据指标有所不同，谷禾测序得到的原始数据一般可以达到10万 reads左右，足够满足当前文章发表要求的参考数据量。
若原始数据量低于1万条，尤其是少于3000条reads以下，则很有可能受环境污染的杂带较多，建议重新上机补测数据。ASVS列可以反映每个样本的物种多样性，一般一个ASVs就代表一个物种。因此可以用ASV数量来代表物种数量。将每个样本的有效原始数量和ASVs数据可视化做成柱状图，可以更直观的观察每个样本/分组数据量的变化。
每个样本/分组可能会有一些共有的和独有的ASV，通常用韦恩图或花瓣图表示（样本数/分组数<=5个样本用维恩图，数量大于5出花瓣图）。除了用Venn图将几个数据集之间的交集进行可视化，还可以使用upset图表示。
韦恩图中不同颜色的圆圈代表一个样本/分组，圈之间的重迭区域表示样本/分组间共有的ASVs，每个区域的数字大小表示该区域对应的ASVs数目。
UpSet图主要包含三个部分：上部分为各个分组独有和共有的ASV数量，下部分为各个分组独有和共有的分类情况，左部分每一个行代表一个分组。
alpha多样性主要用来衡量单个样本内的菌群多样性，不涉及样本之间的比较。alpha多样性与两个因素相关，分别是：一、丰富度(richness)，二、多样性(diversity)。
丰富度指的是单个样本物种的种类数目；而多样性是指菌群在个体中分配的均匀度。样本的丰度高不一定就代表菌群的多样性丰富，丰度高如果是因为里边含有较多低丰度的杂带，这些可能是来源于环境的污染物导致的，这些低丰度的物种并不会使菌群的多样性增加。
alpha多样性有三类相关指数，其中包括菌群丰度指数(Chao1和ACE)、菌群多样性指数(shannon和simpson)和测序深度指数(Goods coverage和Observed spieces)。
Chao1：Chao1算法用于评估样本中所含ASV数目的指数，Chao1在生态学中常用来估计物种总数，由Chao(1984)最早提出。通过计算群落中只检测到1次和2次的ASV数估计群落中实际存在的物种数。chao1指数可以评估一个样本中的ASV数量，chao指数越大，ASV数目越多，说明该样本物种数越多。
计算公式如下：
编辑
其中：
Schao1＝估计的OTU数；
Sobs＝观测到的OTU数；
n1＝只有一条序列的OTU数目（如“singletons”）；
n2＝只有两条序列的OTU数目（如“doubletons”）。
ACE：用来估计群落中含有ASV数目的指数，由Chao提出，是生态学中估计物种总数的常用指数之一，与Chao1的算法不同。预设将序列量10以下的ASV都计算在内，从而估计群落中实际存在的物种数。
计算公式如下：
其中
ni＝含有i条序列的ASV数目；
Srare＝含有“abund”条序列或者少于“abund”的OTU数目；
Sabund＝多于“abund”条序列的OTU数目；
abund＝被视为“优势”的ASV的阈值，默认为10。
Shannon：香农-威纳指数综合考虑了群落的丰富度和均匀度，是用来评估样本中微生物多样性指数之一。Shannon指数值越高，表明群落的多样性越高。
计算公式如下：
其中：
Sobs＝观测到的ASV数目；
ni＝含有i条序列的ASV数目；
N＝所有的序列数。
Simpson：辛普森多样性指数对菌群多样性评估，Simpson指数值越高，表明群落多样性越高。由EdwardHugh Simpson(1949)提出，在生态学中常用来定量描述一个区域的生物多样性。一般而言，Shannon指数侧重对群落的丰富度以及稀有ASV，而Simpson指数侧重均匀度和群落中的优势ASV。
计算公式一如下：
计算公式二如下：
此时，Simpson指数越大，说明群落多样性越大。报告中用到的是计算公式二。
其中：
Sobs＝观测到的ASV数目；
ni＝含有i条序列的ASV数目；
N＝所有的序列数。
Coverage：是指各样品克隆文库的覆盖率，其数值越高，则样品中序列被测出的概率越高，而没有被测出的概率越低。该指数反映本次测序结果是否代表了样品中微生物的真实情况。
计算公式如下：
其中：
n1＝只含有1条序列的ASV数目；
N＝所有的序列数。
下表统计了每个样本的各项alpha多样性指标：
结果目录：
03_diversity-metrics/alpha/alpha_div.txt
可以选择不同的alpha多样性指数进行显著性差异比较，一般常用丰富度指数Chao1，多样性指数Shannon、simpson，比较不同组间指数是否有显著差异。Alpha多样性分析将样本的菌群群整体研究并转换为具体的指数与p值，来说明群落的变化与差异。
•稀释性曲线（Rarefaction curve）
稀释曲线是从每个样本中随机抽取一定数量的序列，统计这些序列所代表的ASV数目，以随机抽取的序列数与ASV数量来构建曲线。可以用来比较不同样本中的物种多样性，也可以用来说明样本出测序数据量是否足以反映环境中的物种多样性。
•
菌群多样性指数(shannon和simpson)
丰度等级曲线(Rank abundance curve)是分析多样性的一种方式。构建方法是统计单一样品中，每一个OTU所含的序列数，将OTU按丰度(所含有的序列条数)由大到小等级排序，再以OTU等级为横坐标，以每个OTU中所含的序列数(也可用OTU中序列数的相对百分含量)为纵坐标做图。
Rank-abundance曲线可用来解释多样性的两个方面，即物种丰度和物种均匀度。在水平方向，物种的丰度由曲线的宽度来反映，物种的丰度越高，曲线在横轴上的范围越大；曲线的形状（平滑程度）反映了样品中物种的均度，曲线越平缓，物种分布越均匀。
Beta多样性指的是样本间多样性，Beta多样性是衡量个体间菌落构成相似度的一个指标。通过计算样本间距离可以获得beta多样性距离矩阵，Beta多样性计算主要基于OTU的群落比较方法，有欧式距离、bray curtis距离等，这些方法优势在于算法简单，考虑物种丰度(有无)和均度(相对丰度)，但其没有考虑OTUs之间的进化关系，认为OTU之间不存在进化上的联系，每个OTU间的关系平等。
另一种算法Unifrac距离法，是根据系统发生树进行比较，并根据16s的序列信息对OTU进行进化树分类，因此不同OTU之间的距离实际上有“远近”之分。而其他距离算法认为OTU之间的关系是平等的。Unifrac距离分为加权距离和非加权距离。
1
欧式距离（Euclidean distance）：
欧几里得距离是空间中两点间“普通”（即直线）距离。
2
Bray-Curtis距离：
Bray-Curtis距离是生态学中用来衡量不同样地物种组成差异的测度。由J. Roger Bray and John T. Curtis 提出。其计算基于样本中不同物种组成的数量特征(多度，盖度，重要值等)。
计算公式为：
SA,i＝表示A样本中第i个OTU所含的序列数；
SB,i＝表示B样本中第i个OTU所含的序列数。
3
Unweighted UniFrac距离：
非加权距离包含特征之间的系统发育关系的群落差异定性度量。
4
Weighted UniFrac距离：
加权距离包含特征之间的系统发育关系的群落差异定量度量。
两者的区别在于：Weighted Unifrac 距离是一种同时考虑各样品中微生物的进化关系和物种的相对丰度，计算样品的距离，而Unweighted Unifrac则只考虑物种的有无，忽略物种间的相对丰度差异。
一般采用PCA、PCoA、NMDS等进行图像化展示，区分样本间的菌群组成差异。其原理是利用降维思想把样本平铺到二维平面上，使得相似的样品距离相近，相异的样品距离较远。
PCA图是基于ASV table的欧式距离，PCoA是基于两两样品之间的距离矩阵(有Bray-Curtis距离、加权距离、非加权距离)，基于距离矩阵的统计检验方法有ANOSIM相似性分析和Adonis多元方差分析。
Anosim分析是一种非参数检验，用来检验组间差异是否显著大于组内差异，从而判断分组是否有意义。对 Anosim 的分析结果，基于两两样本之间的距离值排序获得的秩(组间的为 between，组内的为 within)，这样任一两两组的比较可以获得三个分类的数据，并进行箱线图的展示(若两个箱的凹槽互不重迭，则表明它们的中位数有显著差异)。
该方法主要有两个数值结果：R值，用于比较不同组间是否存在差异；P值，用于说明是否有显著差异。
R-value 介于（-1，1）之间，R-value > 0，说明组间差异大于组内差异。R-value < 0，说明组间差异小于组内差异， R只是组间是否有差异的数值表示，并不提供显著性说明。统计分析的可信度用 P-value 表示，P< 0.05 表示统计具有显著性。
Adonis检验，多元方差分析，其实就是PERMANOVA，亦可称为非参数多元方差分析。其原理是利用距离矩阵（比如基于Bray-Curtis距离、Unifrac距离）对总方差进行分解，分析不同分组因素对样品差异的解释度，并使用置换检验对其统计学意义进行显著性分析。它与Anosim的用途相似，也能够给出不同分组因素对样品差异的解释度(R值)与分组显著性(P值)。
PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中;然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。
这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。经过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选取PCA分析得到的前三个主成分（PC1、PC2和PC3）中的任意两个数据作图。通过PCA 可以观察个体或群体间的差异。
主坐标分析 PCoA （Principal component analysis）是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。通过 PCoA 可以观察个体>或群体间的差异。
它与PCA类似，两者的区别为PCA是基于样本的相似系数矩阵(如欧式距离)来寻找主成分，而PCoA是基于距离矩阵(欧式距离以外的其他距离)来寻找主坐标。我们基于Bray-Curtis 距离、 Weighted Unifrac 距离和Unweighted Unifrac 距离来进行 PCoA 分析。
该图是基于Bray-Curtis距离做的PCoA图，图中右下角的P值就是基于Adonis检验得到的结果：
编辑
非度量多维尺度分析 NMDS 分析（Nonmetric Multidimensional Scaling）与上述 PcoA 分析类似，也是一种基于样本距离矩阵的分析方法，通过降维处理展现样本特定的距离分布。
与 PcoA 的区别是 NMDS 分析不依赖于特征根和特征向量的计算，而是通过对样本距离进行等级排序，使样本在低维空间中的排序尽可能符合彼此之间的距离远近关系（而非确切距离数值）。因此，NMDS 分析不受样本距离的数值影响，对于结构复杂的数据排序结果可能更稳定。
谷禾健康
谷禾以往在科研领域深耕十余年，积累了丰富的科研项目经验和数据分析能力，几年前，谷禾成功实现了从科研到大健康应用的技术转化，推出了谷禾宏基因组精准检测。
对于一些特定需要深度检测的应用场景，如健康管理机构的差异化服务需求，或者临床应用需求，宏基因组精准健康检测提供了另一种专业的技术选择。
宏基因组数据库的物种涵盖范围和菌株构成，直接影响着宏基因组物种鉴定分类的准确性和分类精度。
针对宏基因组数据库不完善的问题，谷禾整合了最新的NCBI refseq数据库，涵盖细菌、病毒、真菌和寄生虫，结合自研多元统计模型和机器学习算法，极大提升了物种鉴定和功能注释的准确性。
物种精准鉴定
分辨率更加精细，可达“种”和“菌株”水平，并对复杂的多菌种感染进行精细化解构。
肠道功能评估
肠道基础功能：包括蛋白质发酵能⼒、消化吸收效率、肠道产气情况、肠道屏障完整性、肠道炎症状态等，在菌群整体评估指标中也增加了包括菌群恢复力、革兰氏阴性菌、好氧菌等指标。
功能基因分析
– 全面评估菌群的基因功能潜力
如次生代谢产物合成通路、维生素合成能力、碳水化合物利用能力等，为个性化营养和精准干预提供科学证据。
耐药基因
– 分析耐药基因
不局限于已知靶点，可鉴定出各种已知和新型耐药基因，全面评估耐药基因的种类和数量，例如，在人体肠道宏基因组中发现了大量β-内酰胺酶等耐药基因。
– 追踪耐药基因的传播途径
通过比较不同环境(如土壤、水体、动物和人体)中耐药基因的分布情况，可推测耐药基因的来源和传播途径。
– 辅助指导耐药风险评估和防控策略
宏基因组学评估环境和宿主中耐药基因的分布特点，识别高风险区域和人群，为制定针对性监测和干预措施提供依据。
毒力基因
宏基因组检测技术在病原微生物毒力基因研究中具有独特优势，可在基因组水平系统分析其毒力基因组成及调控网络，加深对致病机理的理解。
免疫炎症分析
肠道菌群通过调控免疫平衡维持健康，⽽炎症标志物则作为评估机体炎症程度的关键指标。
宏基因组测序对测序深度要求较高，当数据量不足时，一些低丰度的真菌、寄生虫等病原体可能覆盖不到；然而，若要获得足够的测序深度来确保全面覆盖，则会显著增加测序成本，同时对分析能力和计算资源提出更高要求。
因此，宏基因组检测看似”简单粗暴”，只要更多数据量，实则真正的挑战在于，如何在成本与深度之间找到最优平衡。
谷禾持续迭代升级自有数据库
整合最新的NCBI refseq数据库
并结合十余年积累的临床样本数据
让相对较小的测序量
也能获得高精度的物种鉴定结果
同时，谷禾致力于深入挖掘
数据背后的生物学意义
通过专业团队的生物信息学分析
从宏基因组数据中构建
炎症状态、消化功能异常等关键健康指标
通过机器学习算法将海量基因信息
转化为实用的健康评估结果
通过这种”数据挖掘+算法迭代“
尽可能为大家控制成本的同时提供
媲美高深度测序的检测精度
极力追求技术创新与商业价值的完美结合
宏基因组报告中的解读更详细，还整理了一些评估指标，检测指标的总结等。
其他谷禾肠道菌群检测专业版的内容，宏基因组报告里面也都涵盖了，包括慢病风险、菌群代谢物及神经递质代谢、个性化营养等板块。
…
…
个性化饮食板块也在谷禾16S版本的基础上进行了迭代升级。
…
宏基因组检测并不常用于常规检测，其高昂的成本和复杂的数据分析决定了它更适用于关键时刻。
特定菌群感染的判别
对于一些复杂的多菌种感染，宏基因组能够更精细化鉴定感染菌群的构成，为临床辅助诊疗提供依据。
真菌与病毒感染的深度判别
相比传统培养，宏基因组学诊断真菌感染的敏感性和特异性更高，适用于一些真菌感染疾病。也可能鉴定出可疑的新病原体，为后续的病原学研究、药物和疫苗开发奠定基础。
<来源：谷禾宏基因组精准检测报告>
缺点：
总的来说，宏基因组测序仍存在技术瓶颈和生物学解释的局限性。然而，针对某些特殊情况研究需要，宏基因组测序也是一种有用的微生物组学研究工具。
特殊应用场景
对于一些复杂的多菌种感染，宏基因组能够更精细化鉴定感染菌群的构成，为临床辅助诊疗提供依据。
与传统方法相比，宏基因组学诊断真菌感染的敏感性和特异性更高，适用于一些真菌感染疾病。也可能鉴定出可疑的新病原体，为后续的病原学研究、药物和疫苗开发奠定基础。
以上是谷禾宏基因组精准检测报告的一些节选，其全面、精准、个性化分析肠道菌群的组成和功能，可帮助评估菌群失衡的风险和预后，为个性化诊疗和健康管理提供科学依据。
注：报告仅用于菌群科学研究和辅助参考，不直接用于临床诊断 。