宏蛋白組，非靶代謝組，靶向代謝組

為了評估 DSS 的微生物群調節特性，作者在連續生物反應器中培養了復雜的小鼠微生物群。A、C和E作為對照生物反應器，用PBS處理，B、D 和 F作為實驗組，用1%DSS處理。隨后將樣本分為DSS處理前（B、D和F的11-14天），DSS處理后（B、D和F的15-20天），PBS處理前（A、C和E的11-14天）和PBS處理后（A、C和E的15-20天）。

為了確認生物反應器和糞便微生物的一致性，作者先使用了同一個小鼠供體的生物反應器d1，d11，d12，d13的樣本和糞便樣本，進行了宏蛋白組分析，結果表明生物反應器和糞便微生物的有98.57%的一致性，除體外d1外，其他的樣本在NMDS分析中有較好的聚集性（圖1a-b）。KEGG的蛋白功能上顯示出92.95%的一致性，而通路上的一致性則為100%（圖1c-d）。基于KEGG 通路的 NMDS 分析顯示，培養微生物群在d1以及糞便微生物群的聚類略微偏離其余微生物群培養物（圖1e）。

上述結果表明，生物反應器樣本在很大程度上代表了糞便微生物群落的分類和功能水平。

圖1 體外培養菌群和糞便微生物的一致性分析

微生物菌群分析表明，芽孢桿菌科（Bacillota）是數量最多的門類，占微生物群的約 50%，其他依次為假單胞菌門、類桿菌門和疣狀微生物門，DSS處理之后，菌群結構沒有變化，屬水平的群落表現出一樣的結果（圖2a-b）。為了消除因每個生物反應器中微生物群落的發展略有不同而產生的偏差，作者分析了每個生物反應器與基線相比在屬一級的相對豐度對折變化。作為基線，最終選擇了第 13 天的微生物群落作為穩定階段的代表。

圖2 微生物群落分類組成

與PBS處理組相比，DSS處理并未導致任何樣本分離（圖3a）。為了確定DSS可能引起的更細微的變化，作者使用 Kruskal-Wallis 檢驗比較了處理組之間的所有細菌屬，沒有一個屬的相對豐度發生顯著變化（圖 3b）。

綜上所述，宏蛋白組分析表明，體外生物反應器中的微生物群分類組成不受DSS的影響。

蛋白質群分析中，共有2182個KOs、19個KEGG子區域和87個KEGG通路，其中，最多富集的KEGG通路是碳水化合物代謝，與處理和培養時間無關（圖4）。其他豐富的子途徑有翻譯、氨基酸代謝和能量代謝，豐度上沒有明顯變化。

圖4 暴露于DSS或PBS之前和期間微生物群落的功能結構

進一步的NMDS分析和PERM ANOVA分析表明，DSS處理后微生物群的功能沒有發生全面變化，根據Kruskal-Wallis檢驗結合Dunn事后校正，在DSS處理前和DSS處理期間，未觀察到樣本的聚類，也未觀察到KEGG通路對折變化的顯著變化（圖5）。

圖5 SCFA可減輕MC驅動的皮膚炎癥和肥大細胞功能

隨后作者還分析了體外反應器中培養液的整體代謝組，共鑒定出378種物質。盡管A和F的代謝物圖譜與其他生物反應器的代謝物圖譜有所區別，但并未觀察到生物反應器代謝物圖譜的明顯聚類（圖6a）。與宏蛋白組類似，作者以d13的樣本為基線來消除生物反應器之間的偏差，并進行了 NMDS 分析（圖6b），結果表明在DSS處理前和處理過程中，各樣本組的代謝物譜發生了分離。不過PBS處理前和處理期間也出現了分離，這表明全局代謝組的變化取決于培養持續時間。為了證實時間的影響，作者比較了DSS和PBS處理的生物反應器隨時間變化的平均布雷-柯蒂斯（BC）相似度（圖6c）。在第14天，即處理前，DSS 和 PBS 處理的生物反應器的BC相似度最高。隨著時間的推移，在兩個處理組中，BC相似度與d13相比穩步下降，這表明代謝物譜隨著時間的推移改變，而與DSS無關。

上述數據表明，代謝譜會隨著時間的推移而發生變化，而且這些變化的發生與DSS處理無關。

圖6 細菌群落的細胞間代謝組學分析

SCFAs的檢測結果如圖所示，乙酸酯、丁酸酯和丙酸酯是含量最高的SCFAs，其他六種SCFAs的含量較低，DSS和PBS處理的生物反應器的平均SCFA含量非常相似（圖7a）。以d13為基線進行對SCFA 圖譜進行的NMDS分析結果證實，所有生物反應器的SCFA圖譜都非常相似，與 DSS 處理無關（圖7b）。

圖7 細菌群落的細胞間SCFAS分析

在這項研究中，作者通過使用體外反應器連續培養小鼠糞便微生物群的方法表明，腸道微生物群直接暴露于DSS不會影響微生物的分類或功能。這證明了DSS誘導的結腸炎模型適用于研究結腸炎期間宿主與微生物群之間的相互作用，特別是腸道損傷如何推動菌群失調和腸道炎癥的惡性循環。

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