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文章数：8篇

儿童炎症性肠病

202名专家的共识声明：小儿溃疡性结肠炎的预后因素

来自Gastroenterology上发表的一项来自小儿IBD指导委员会（PIBD-Ahead Program）的共识声明，202名专家对相关文献进行系统性综述与荟萃分析后，对小儿溃疡性结肠炎（UC）的预后因素（包括结肠切除术、急性严重结肠炎、慢性活动性小儿UC、癌症、死亡）共达成31项共识。

儿童炎症性肠病 Prognostic factors pediatric ulcerative colitis prediction acute severe colitis colectomy

Cell子刊：肠道菌群的节律性紊乱特征，或可预测糖尿病风险

生活方式、肥胖和肠道微生物组都是代谢疾病的重要风险因素。《Cell Host and Microbe》发表的一项最新研究，总共对德国3个队列中4000多人的粪便菌群数据进行分析，表明肠道菌群特定成员的相对丰度在一天中呈现节律性震荡，其中一些细菌的节律性在2型糖尿病（T2D）患者中出现紊乱。利用基于13个丧失节律的OTU（涉及普氏栖粪杆菌、大肠杆菌等）预测模型，可较准确的在德国人群中鉴定和预测T2D。该研究还通过宏基因组学方法鉴定出与T2D和肠道细菌节律变化相关的菌群代谢通路，涉及氨基酸、芳香族化合物和脂肪酸的代谢功能等。这些发现提示肠道菌群组成的昼夜震荡及其相关的节律性功能，可能是代谢疾病发生发展中不可忽视的因素，其特征或可用于T2D的辅助诊断和预测，但应注意人群特异性。

节律性 human intestinal microbiota population-based cohorts circadian rhythms diurnal oscillations

微生物组数据预测建模的的深度学习新方法

基于微生物组数据建立临床结果的预测模型是必不可少的，系统发育树代表了微生物组的一种独特的相关结构，是提高预测性能的重要前提。然而，以有效且严格的方式考虑系统发育树的预测方法还不成熟。本研究开发了一种新颖的深度学习预测方法MDeep（基于微生物组的深度学习方法）来预测连续和二元结果。从概念上讲，MDeep设计卷积层以在每个卷积层上使用多个卷积过滤器模拟分类等级，以捕获局部接受域中微生物物种之间的系统发育相关性，并通过特征映射保持不同卷积层之间的相关性结构。总而言之，卷积层及其内置的卷积过滤器可捕获不同分类级别的微生物信号，同时促进局部平滑化并保留系统树诱导的局部连通性。本研究使用模拟研究和实际数据应用程序来证明MDeep在回归和二元分类方面优于其他竞争方法。

微生物组系统发育深度学习机器学习预测

如何在组学风靡的条件下充分挖掘微生物生态学领域的“黄金”

基于特征的微生物生态研究方法经常被微生态领域研究者使用，但对于这个概念却不经常提及，直接的特征包括微生物的形态特征，代谢特征等，间接的特征包括用于微生物分类的保守核苷酸序列，mRNA，蛋白序列等。基于特征的研究方法遍布微生物生态学领域，尤其是当高通量测序风靡全球之后，通过核苷酸序列，蛋白，或者代谢产物等信息对微生物物种进行分类，对功能进行预测，并由其衍生出了多组学方法：宏基因组，转录组，蛋白组，代谢组等。这些组学的发展大大扩展了我们对微生物群落，互作，生态的理解。然而组学往往与生物信息学密切相关，分析管道和数据库成了我们理解微生物生态的有力武器。有人说目前微生物生态学领域刚刚打开一扇门。不论这句话是否妥切，我们目前面临的确实是大量算法和方法的开发，各种分析管道和数据库的构建和完善。本文为我们统筹了各种微生物生态研究方法以及发展；希望在一个整体的框架下让我们是对这些基于特征的研究方法进行选择，整合，预测，微生态领域的一些关键问题。

功能特征微生物生态学适应性变异解释预测

肠道菌群在精准营养中的作用（综述）

Advances in Nutrition发表了一项介绍肠道菌群在精准营养中作用的综述。本文是综述的第二部分，总结了当前精准营养研究的主要结果和局限，并指出了未来精准营养的研究方向。

肠道菌群精准营养饮食 effect modification gut microbiome

结合肠道菌群的精准营养研究方法（综述）

Advances in Nutrition发表了一项介绍肠道菌群在精准营养中作用的综述。本文是综述的第一部分，系统阐述了当前精准营养研究的设计、菌群检测及统计分析方法。

肠道菌群精准营养饮食 dietary response effect modification

Cell子刊：转移瘤免疫微环境显著影响结直肠癌患者的生存率

Cancer Cell上发表的一项最新研究，在超过200名结直肠癌患者的样本中发现，原发性肿瘤与转移瘤的免疫细胞浸润有很大差异，在浸润较少的转移瘤中，免疫表型与患者的预后显著相关。

结直肠癌 Immunoscore PDL1 T cells biopsy

【营养前沿】利用表观遗传学研究食用脂肪与肥胖的关系

① 本研究通过一项随机对照的临床试验发现，膳食脂肪组成和过度进食，会影响人类脂肪组织的表观基因。② 研究对象连续7周过量进食多不饱和脂肪酸（PUFA）或饱和脂肪酸（SFA）；其皮下脂肪约450,000个位点进行甲基化检测。③ 两种脂肪酸都提高了甲基化水平；PUFA组和SFA组在4875个CpG位点存在差异；相比SFA，过度进食PUFA影响的基因位点更多。④ 研究还发现，DNA甲基化的基线值，可以预测人体在过量进食脂肪的情况下，可能的体重增长。

DNA甲基化肥胖过食不饱和脂肪饱和脂肪