Генетическое картирование свойств микробов и хозяина выявило выработку иммуномодулирующих липидов Akkermansia muciniphila в кишечнике мышей.

Природная микробиология, том 8, страницы 424–440 (2023 г.) Процитировать эту статью

11 тысяч доступов

2 цитаты

56 Альтметрика

Подробности о метриках

Авторская поправка к этой статье была опубликована 27 марта 2023 г.

Эта статья была обновлена

Молекулярные основы того, как генетические вариации хозяина влияют на микробиом кишечника, остаются в значительной степени неизвестными. Здесь мы использовали генетически разнообразную популяцию мышей и применили стратегии системной генетики для выявления взаимодействий между фенотипами хозяина и микроба, включая микробные функции, используя фекальную метагеномику, транскрипты тонкого кишечника и липиды слепой кишки, которые влияют на динамику микроб-хозяин. Картирование локуса количественных признаков (QTL) идентифицировало мышиные геномные области, связанные с вариациями бактериальных таксонов; бактериальные функции, включая подвижность, спорообразование и выработку липополисахаридов, а также уровни липидов бактериального и хозяйского происхождения. Мы обнаружили перекрытие QTL по обилию Akkermansia muciniphila и уровням орнитиновых липидов в слепой кишке. Последующие исследования in vitro и in vivo показали, что A. muciniphila является основным источником этих липидов в кишечнике, предоставили доказательства того, что орнитиновые липиды обладают иммуномодулирующим действием, и идентифицировали кишечные транскрипты, ко-регулируемые этими признаками, включая Atf3, который кодирует транскрипционный фактор, который играет жизненно важную роль в модуляции метаболизма и иммунитета. В совокупности эти результаты позволяют предположить, что орнитиновые липиды потенциально важны для взаимодействия A. muciniphila-хозяин и подтверждают роль генетики хозяина как определяющего фактора реакции на кишечные микробы.

Микробиом кишечника играет фундаментальную роль в физиологии млекопитающих и здоровье человека1,2,3. Воздействие окружающей среды и генетические вариации хозяина модулируют состав микробиоты кишечника4,5,6 и способствуют значительной степени межличностных различий, наблюдаемых в микробных сообществах кишечника человека. Недавние достижения в технологиях секвенирования и аналитических конвейерах способствовали прогрессу в нашем понимании влияния генетики хозяина и кишечного микробиома на здоровье. Популяционные исследования выявили ассоциации генетических и кишечных микробных признаков хозяина у людей7,8,9,10,11 и мышей12,13. Кроме того, исследования, использующие генетическую информацию хозяина и менделевскую рандомизацию, выявили связи между микробиомом кишечника и другими характеристиками молекулярного комплекса, включая фекальные уровни короткоцепочечных жирных кислот14, белков плазмы15 и гистогруппы группы крови АВО16 у людей. Однако большинство этих исследований были сосредоточены на микробном составе организма, и в настоящее время существует серьезный пробел в нашем понимании влияния генетической изменчивости хозяина на функциональную способность микробиома кишечника.

Микробные метаболиты являются важными узлами связи между микробами и хозяином. К ним относятся небольшие молекулы, полученные из пищевых компонентов (например, N-оксид триметиламина)17 или синтезированные de novo микробами, такие как витамины18 и липиды19. Липиды, включая эйкозаноиды, фосфолипиды, сфинголипиды и жирные кислоты, действуют как сигнальные молекулы, контролируя многие клеточные процессы20,21,22. Кишечные микробы не только модулируют всасывание пищевых липидов посредством регуляции выработки и метаболизма желчных кислот, но также являются основным источником липидов и метаболитов-предшественников липидов, вырабатываемых хозяином23,24. Липиды, связанные с мембранами бактериальных клеток, также важны для взаимодействий микроб-хозяин19,25, хотя наше понимание их роли в этой динамике только появляется для кишечных бактерий.

Определение общих принципов, управляющих взаимодействием микроба и хозяина в экосистеме кишечника, является непростой задачей. Системно-генетические исследования могут генерировать гипотезы, основанные на беспрецедентных процессах и молекулах, которые можно использовать для идентификации генов, путей и сетей, лежащих в основе этих взаимодействий. Чтобы исследовать связи между кишечными микробами, кишечными липидами и генетическими вариациями хозяина, мы использовали когорту мышей Diversity Outbred (DO), генетически разнообразную популяцию, полученную из восьми линий-основателей: C57BL/6J (B6), A/J (A/J). ), 129S1/SvimJ (129), NOD/ShiLtJ (NOD), NZO/HLtJ (NZO), CAST/EiJ (CAST), PWK/PhJ (PWK) и WSB/EiJ (WSB)26,27. Эти восемь штаммов содержат различные микробные сообщества кишечника и демонстрируют разные метаболические реакции на метаболические заболевания, вызванные диетой28. Популяция DO поддерживается с помощью стратегии аутбридинга, направленной на максимизацию мощности и разрешения генетического картирования. Мы охарактеризовали фекальный метагеном, кишечный транскриптом и липидом слепой кишки у мышей DO и провели количественный анализ локуса признаков (QTL) для идентификации генетических локусов хозяина, связанных с этими признаками. Мы интегрировали QTL микробиома (mbQTL) и QTL липидома слепой кишки (clQTL), чтобы выявить ассоциации микроб-липид и выявить гены-кандидаты, экспрессируемые в дистальном отделе тонкой кишки, связанные с этими признаками совместного картирования. Эти наборы данных представляют собой ценный ресурс для изучения молекулярных механизмов, лежащих в основе взаимодействия между хозяином и микробиомом кишечника.

6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2), 200 of which were genome-wide significant (LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05) and 45 associations for bacterial taxa (LOD > 6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2), 15 of which were genome-wide significant (LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05) (Fig. 1a and Supplementary Tables 5 and 6). We identified a QTL hotspot on chromosome 15 at 63–64 Mbp; this genomic region was associated with 154 microbial traits with LOD score > 6 (Supplementary Table 7). We estimated DO founder allele effects as best linear unbiased predictors for the traits that mapped to this locus. Among these, we detected two clear groups of traits that exhibited opposite allele effects: a group of KOs and taxa showing positive association with the 129 allele, and another group of KOs and taxa that were negatively associated with the 129 allele (Extended Data Fig. 3). As detailed below, the two most abundant gut bacterial phyla, Firmicutes and Bacteroidetes, mapped to this locus with opposite allele effects./p> 9.19, Pstudy-wide-adj < 0.05; LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05; LOD > 6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2). QTL hotspot at Chromosome 15 is highlighted by grey shading and orange colour text. b, Gut microbiome QTL hotspot on Chr15 has multiple bacterial sporulation and motility functions mapping to it. Protein coding genes are displayed for Chr15: 61–65 Mbp region, Gasdermin genes are highlighted in blue. c, Enrichment analysis (Fisher's exact test) for functions mapping at hotspot on Chr15. d, QTL for microbial functions that mapped to Chromosome 15 hotspot had negative 129S1/SvImJ allele effects. QTL for Firmicutes mapping to Chromosome 15 hotspot had negative 129S1/SvImJ allele effects, whereas QTL for Bacteroidetes mapping to this locus had positive 129S1/SvImJ allele effects. e, Spearman correlation analysis between the number of sporulation KOs detected in Firmicutes MAGs mapping at Chromosome 15 QTL hotspot and the LOD scores for these MAGs (P = 3.87 × 10−3, Spearman's ρ = 0.346)./p>10-fold, adjusted P < 0.05). Phosphatidylglycerols (PG), for example, which represent the second largest phospholipid class in our data, are known to be a major component of the bacterial lipidome33. In mammals, on the other hand, PG are only a minor component. Similarly, among glycerolipids, monogalactosyldiacylglycerols (MGDG) account for the second highest number of lipids detected in this class. While they are found at high levels in bacteria and plants, these lipids are only minor components of animal tissue34. These findings suggest that our analysis of the caecal lipidome captures components of the host and the gut microbiome. Correlation analysis between MAGs and caecal lipids abundance, plus comparison of the caecal lipidome of conventionally raised vs germ-free mice identified taxa that potentially modulate the abundance of lipids in the gut (Extended Data Fig. 5a,b, Supplementary Tables 8–10 and Supplementary Note 2). Furthermore, QTL mapping identified 399 significant QTL associations for caecal lipid features (LOD > 7.60, Pgenome-wide-adj < 0.05) (Fig. 2c, Supplementary Table 11 and Supplementary Note 3). Altogether these associations provide a wealth of information offering potential molecular descriptors of the genetic regulation of the microbiome./p> 6, Pgenome-wide-adj < 0.2) and 12 QTL hotspots were identified. Hotspots are marked with arrows and the corresponding genomic locus indicated. Dashed lines represent significance thresholds for QTL as determined by permutation tests (LOD > 7.60, Pgenome-wide-adj < 0.05). Of the identified lipids, 68.2% showed a total of 1,162 QTL (top panel), while a similar portion of 70.1% of unidentified features contributed 2,802 QTL (bottom panel). RT, retention time. For lipid class abbreviations, see Supplementary Table 16./p> 5.5 are highlighted by red colour. e, Founder allele effects for A. muciniphila MAGs and caecal OL were estimated in the DO population from the founder strain coefficients observed for the corresponding QTL at each locus from d./p>

Новости

Генетическое картирование свойств микробов и хозяина выявило выработку иммуномодулирующих липидов Akkermansia muciniphila в кишечнике мышей.