上海自闭症患者菌群检测预测疾病

来自广东省中医院的黄闰月团队与黄清春团队在Frontiers in Immunology上发表的一项研究，对比了类风湿关节炎（RA）患者与健康对照的肠道菌群组成及功能差异，并对比了接受不同药物***后，RA患者的肠道菌群组成及功能的变化。①纳入22名RA患者及22名健康对照，13名患者接受化瘀强肾通痹方（HQT）+甲氨蝶呤，9名患者接受来氟米特（LEF）+甲氨蝶呤；②相比于健康对照，RA患者分别有的37个及21个肠道细菌物种富集或减少，维生素K2生物合成与RA患者中富集的细菌相关；③HQT组与LEF组患者的临床疗效相似，HQT影响红细胞沉降率，LEF影响C反应蛋白水平；④用药后，HQT组及LEF组患者分别有11个及4个肠道细菌物种，以及9个及2个菌群代谢通路发生变化。肠道菌群检测：对抗肥胖新武器！上海自闭症患者菌群检测预测疾病

目前，幽门螺杆菌为大众所熟知的就是它作用于胃炎进展到胃cancer的每一个阶段。我们知道它是胃cancer的一个1类致cancer因子，关注幽门螺杆菌和胃病的人，都说它是胃cancer发生的可控因素。幽门螺杆菌***降低了胃微生物群的多样性和组成，根除幽门螺杆菌是有助于正常的胃微生物群的恢复的。根除幽门螺杆菌对肠道菌群的多样性和组成的影响是比较剧烈的，那么它的远期的影响可能较小。益生菌可以明显地降低Hp根除改善引起的胃肠道不良反应。益生菌也是可能提高幽门螺杆菌根除率的，现有的证据只能显示，使用含乳杆菌的菌株、改善前使用7~14天可能会更好。云南腹泻菌群检测科研助力肠道菌群检测的临床指导意义！

菌群在风湿病及其它自身免疫疾病的发展中发挥重要作用。AnnalsoftheRheumaticDiseases上发表的一篇综述文章，介绍了一些在风湿病及自身免疫疾病领域中的标志性菌群研究，并讨论了风湿病相关菌群研究中存在的机会与挑战，展望了将菌群研究应用于风湿病诊疗中的未来可能。①肠道菌群是触发和驱动自身免疫疾病必需的，自身免疫疾病患者的肠道菌群多样性降低，拟杆菌属等减少，共生致病菌（梭杆菌属等）升高；②药物微生物组学可改善风湿病药物的选择；③通过饮食、益生菌/元等间接调节菌群或可改善风湿病，例如地中海饮食可能对类风湿关节炎有益，益生元可能缓解脊柱关节炎；④通过粪菌移植直接调节菌群也可能改善风湿病，但目前还缺乏决定性证据；⑤菌群研究有助于风湿病和自身免疫性疾病的精细改善。

过去的研究已鉴定出多个类风湿关节炎（RA）相关的基因突变，而肠道菌群是RA的环境风险因素之一。The Lancet Rheumatology上发表的一项横断面研究，在非RA患者中发现，并在RA高危受试者中验证，普氏菌属与RA的遗传风险明显相关，普氏菌属还与RA高危受试者的临床前期症状相关。①纳入1650名非RA双胞胎，基于233个GWAS鉴定出的RA相关SNP，评估受试者的RA多基因风险评分（PRS）；②在6776名受试者（包括2686名RA患者）中，基于逻辑回归对RAPRS进行验证；③对受试者的粪便菌群进行测序，分析菌群与RAPRS的关联；④在非RA受试者中，普氏菌属与RAPRS呈明显正相关，在RA高危受试者（RA患者的直系亲属）中也存在这种关联；⑤另外，包括普氏菌属在内的7个菌属与RA的临床前期症状（ACPA或RF阳性等）相关。上海沃本生物您身边推荐的肠道菌群检测服务商。

自 1950 年以来，科学家们就知道细菌是造成腋臭的罪魁祸首。虽然腋窝微生物组由多种类型的细菌组成，但主要是棒状杆菌和葡萄球菌，它们也是造成体味的主要凶手。这些微生物分解腋下汗腺分泌的无味分子，释放出恶臭的副产物。造成恶臭的化学物分为两大类：挥发性脂肪酸（VFA）和硫醇。VFA 是体味中的酸性气味的来源。硫醇是含硫化合物，会散发出不同程度的恶臭——有些有一种肉洋葱的味道，而另一些则有水果的味道，并不那么令人讨厌。为了制造VFA和硫醇，细菌使用一种特殊的酶来处理汗液分子，从而产生让人皱鼻子气味。确定肠道菌群失调的方法是什么？云南腹泻菌群检测科研助力

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中山大学附属第三医院的古洁若团队与金瓯团队在Frontiers in Immunology上发表的一项新研究结果，在30名强直性脊柱炎（AS）患者及24名健康对照中发现，接受6个月的阿达木单抗改善后，患者的肠道菌群α-多样性及组成均趋近于健康对照。该研究结果提示，肠道菌群或可作为阿达木单抗改善AS患者的疗效评估标志物。①纳入30名AS患者及24名健康对照，患者的肠道菌群α-多样性明显低于对照，且肠道菌群组成明显不同；②接受6个月的阿达木单抗改善后，患者的肠道菌群α-多样性增加，且与对照无明显差异，肠道菌群组成也更趋近于对照；③对比22名对阿达木单抗改善应答者及8名不应答者，在改善前，2组患者的肠道菌群α-多样性及组成无明显差异，但不应答者的丛毛单胞菌属丰度更高。上海自闭症患者菌群检测预测疾病

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