多组学整合:菌群-代谢物关联

分析策略

将粪便宏基因组(物种丰度)与粪便代谢组(差异代谢物)做跨组学关联,回答核心问题:哪些肠道菌可能产生或调控哪些差异代谢物?

采用双重筛选策略:

  1. KEGG 通路映射:差异菌携带的 KO → reaction → compound,与差异代谢物的 KEGG compound ID 取交集 → 理论上”能产生”的配对
  2. Spearman 相关:差异菌丰度 × 差异代谢物丰度,筛 |rho|>0.5 & p<0.05 → 统计上”共变”的配对
  3. 高置信候选 = 1 ∩ 2:既有通路支持、又有统计相关的菌-代谢物对

数据概况

项目 数量
差异菌(MetaGenomeSeq FDR<0.1,排除病毒) 22
差异代谢物(粪便 pos+neg) 2,344
其中有 KEGG compound ID 的 140
差异 KO(p<0.05, |log2FC|>0.5) 318
物种-KO 共出现对(Spearman r>0.5) 1,161

KEGG 通路映射结果

Spearman 相关热图

差异菌 × 差异代谢物 Spearman 相关热图(Top 30 代谢物 × 29 差异菌)

差异菌 × 差异代谢物 Spearman 相关热图(Top 30 代谢物 × 29 差异菌)

Spearman 全表共 3080 对,其中 959 对达到 |rho|>0.5 & p<0.05。

菌群-代谢物关联网络

菌群-代谢物关联网络(Top 50 显著对; 实线=KEGG通路支持, 虚线=仅统计相关)

菌群-代谢物关联网络(Top 50 显著对; 实线=KEGG通路支持, 虚线=仅统计相关)

高置信候选(KEGG 通路 ∩ Spearman 显著)

最终高置信候选:1 对(既有 KEGG 通路酶学支持,又有样本间统计相关)。

方法学说明

注记

物种-KO 归属的代理方案

由于 vendor 未提供 unigene-level 的物种×KO 联合归属表,本分析采用”物种丰度与差异 KO 丰度的 Spearman 相关 > 0.5”作为代理指标,将 KO 归属到物种。这是宏基因组功能推断的常见做法(类似 PICRUSt 的思路),但精度低于直接的 genome-resolved 归属。

高置信候选数量较少的原因

  1. 非靶代谢组仅 6% 的差异代谢物有 KEGG compound ID(注释瓶颈)
  2. 物种-KO 代理归属引入噪声
  3. KEGG 数据库对肠道微生物代谢通路的覆盖不完整

如需扩展,可考虑:HMDB/MetaCyc 补充注释、genome-resolved metagenomics(MAG binning)、或放宽为 pathway-level 关联。

📂 本节相关产出文件

统计表(TSV)

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