江苏亚健康人群菌群检测风险预测

AnnalsoftheRheumaticDiseases上发表的一项新研究，对比了强直性脊柱炎患者与健康人的粪便菌群组成差异，并发现患者粪便中潜在的交叉反应性细菌表位的富集，同时，抗TNF改善与患者菌群的恢复、交叉性细菌表位的减少相关。①纳入127名强直性脊柱炎（AS）患者与123名健康人，对粪便菌群进行宏基因组测序；②鉴定出7个菌种在AS患者与健康人中有明显差异，在菌株水平未发现AS患者与健康人的明显差异；③抗TNF改善与AS患者的菌群变化（患者失调的菌群更趋近于健康人，包括一些与AS相关的菌种）相关；④AS患者粪便中可检测到特定细菌表位（与HLA-B27呈递的表位相似）的富集，抗TNF改善与这些潜在交叉反应性细菌表位的减少相关。肠道菌群检测：对抗心血管疾病新武器。江苏亚健康人群菌群检测风险预测

在微生物代谢产物中，作为心血管疾病的一个主要因子，TMAO受到了广泛的关注。TMAO是三甲胺的肝脏氧化产物，主要来源于饮食中胆碱和磷脂酰胆碱的细菌代谢。在无菌小鼠和人群研究中，血浆TMAO水平与心血管疾病风险因素之间存在正相关。给小鼠喂食富含胆碱和肉碱的饮食后，小鼠的血浆TMAO水平升高、AS斑块明显；而饮食缺乏胆碱或肉碱则能使TMAO的产生减少，并减轻AS斑块。因此，血浆中的TMAO可以作为心血管疾病诊断的有效指标。目前，TMAO被认为是心脏危险因素，TMAO水平增高可能表明心梗、心衰、外周动脉疾病、中风、冠状动脉疾病等的发生风险增加。服用广谱后，个体的肠道微菌群会减少，且血浆TMAO水平明显下降。此外，由于饮食是TMAO的主要来源，建议个人避免过多食用富含肉碱、胆碱和卵磷脂的食物，以降低患心血管疾病的风险。江苏亚健康人群菌群检测风险预测肠道菌群检测有效评估您的身体状况。

多中心临床试验支持菌群移植预防抵抗细菌菌药物的耐药细菌：①RBX2660是一款用于改善复发性艰难梭菌infection的菌群悬剂,其中排除了临床危害性大的antibiotic耐药细菌以及特定病毒、寄生虫；②包含29名参与者的多中心临床研究发现，服用RBX2660后，患者菌群结构与RBX2660的菌群结构越接近，预防CDI的效果越好；③使用RBX2660两个月后，患者肠道中耐药肠杆菌科细菌明显减少，耐药基因载量随着RBX2660菌群定植程度上升而下降；④菌群移植减少肠道菌群耐药基因组的方法，有助于防控耐药细菌infection和抵抗细菌药物耐药性传播。

肠道菌群与饮食的关系饮食结构与肠道菌群息息相关，饮食结构的改变同时会引起肠道菌群的组成变化和功能改变。高纤维饮食及补充短链脂肪酸、益生菌、益生元有助于改善肠道菌群的组成和功能；反之，高脂及高糖饮食起到相反的作用。一些研究表明，长期应用乳酸菌等，具有降压效应。进一步分析显示，乳酸菌可改善内皮功能和氧化应激，从而发挥降压作用。Circulation12年随访研究称，多吃红肉和加工肉，缺血性心脏病发生风险明显增加。而之前有研究表明，吃红肉越多，人体内TMAO的含量也就越多。上海沃本为您提供菌群检测在内的全产业链服务！

人体内有两个基因组，一个是人基因组，编码大约2.5万个基因；另一个则是出生以后才进入人体、特别是肠道内的多达1000多种的共生微生物，其遗传信息的总和叫“微生物组”，也可称为“宏基因组”或“元基因组”，它们所编码的基因有100万个以上。两个基因组相互协调、和谐一致，保证了人体的健康。人类基因组计划在2003年完成以后，许多科学家已经认识到人类基因组基因并不能完全掌握人类疾病与健康的关键问题，因为人类对自身体内数量巨大的，与人体共生的微生物菌群，几乎一无所知。人体内微生物细胞的数量是人体内细胞数量的10倍，初步的研究显示，其所含基因数目的总和是人类基因组所含基因数目总和的100倍。但是，由于传统微生物学研究方法的局限，对生活在自己体内的95%以上的微生物没有任何研究数据。我们为什么需要肠道菌群检测？陕西粪便菌群检测报告内容

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根据一些学者的说法，栖息在人体内的微生物，对免疫系统有重大影响。一些科学家发现，当肠道防御系统崩溃时，肠道内的某些微生物会进入血液，从而引发一些免疫反应，而这些免疫反应可能在强直性脊柱炎中发挥作用。而且某些微生物（如克雷白杆菌）与易感者自身组织具有共同抗原，可引发异常免疫应答。不仅如此，研究表明，6-14%的强直性脊柱炎患者会同时患有炎症性肠病（IBD），这一比例远高于一般人群。反之亦然。美国脊柱炎协会（SAA）指出，世界各地患强直性脊柱炎的人口比例各不相同，比较低的是撒哈拉以南的非洲，比例为0.02%，而较高的是北极地区，比例为0.35%。然而，根据克罗恩和结肠炎基金会的研究，有2-3%的IBD患者同时患有强直性脊柱炎。此前的研究更是发现，与强直性脊柱炎紧密相关的HLA-B27基因的产物可能会与肠道微生物组发生相互作用。江苏亚健康人群菌群检测风险预测