Gut Microbiome : 비탈 생태계

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Gnotobiotic 동물 모델과 인간적인 코호트 연구를 포함하여 전통적인 실험적인 접근법은, 기초적인 통찰력을 제공했습니다. 그러나, 미생물의 수백과 대사 상호 작용의 조개가 있는 microbiome의 전단적인 복잡성 - 혼자 직접적인 실험의 수용량을 초과합니다. Computational modeling]는 다 omics 자료, 가장 동적인 상호 작용 및 gonados에 관하여 통합하기 위하여 불가결한 공구로, 나타납니다.

주인 생리학 및 미생물 : 2 층 거리

미생물과 호스트 생리학 사이의 관계는 양방향입니다. 비스듬한 산, 항균 펩티드 및 식단 모양 미생물 공동체 구조 및 기능과 같은 호스트 파생 요인. 턴에서, 미생물 대사 산 (SCFA), 이차 비스듬한 산 및 신경 전달자 - 호스트 신호 통로를 수용합니다. 예를 들어, 흉부암과 같은 SCFAs는 균질의 미생물과 면역성에 대한 기본 에너지 소스 역할을합니다. 균질의 미생물과 면역성에 대한 면역성, 면역성 및 면역성에 대한 영향을받는 세포의 영향.

이 복잡한 대화는 gut를 넘어 확장합니다. Microbiome-derived 분자는 순환을 입력하고 간, 지방 조직 및 뇌를 통해 주변 조직에 영향을 미치는 영향을 분석합니다. ]이 체계적인 상호 작용 는 로컬 대사 교환뿐만 아니라 전체 신체 생리적 반응을 캡처하지 않고 캡쳐해야합니다. 시스템 생물학은 미생물과 네트워크의 시작을 결합하는 접근 방식, 이 네트워크 및 분산 네트워크와 같은 복잡한 네트워크의 시작을 결합합니다.

모델링 접근

microbiome-host 상호 작용의 Computational 모형은 해결책, 범위 및 생물학적 가정에서 변화합니다. 3개의 지배적인 기구는 대사 모형, 네트워크 모형 및 기계 학습 모형입니다. 문제의 각 주소 다른 양상은 명백한 힘 및 한계가 있습니다.

Metabolic 모델

Genome-scale metabolic model (GEMs)는 미생물 또는 호스트 셀 내에서 발생하는 생화학 반응의 완전한 세트를 나타냅니다. 도피치오미터 제약과 함께 게놈 표기를 통합함으로써 GEMs는 다른 유전적 또는 환경 조건에서 대사 플럭스를 예측합니다. 미생물 공동체에 적용 할 때, 멀티-species GEMs는 크로스-피킹 상호 작용을 시뮬레이션하고, 기판에 대한 경쟁, 그리고 공유 메타볼트의 생산이 있습니다. 확장형 셀은 다음과 같은 특정 모델에 대한 영향을 미칠 수 있습니다. [1] [1] [2] [2]] [2]] [2]]] [2]]]

네트워크 모델

네트워크 기반 접근 방식은 마이크로비상 세세나(microbial taxa)와 노드와 가장자리와 같은 마이크로브와 호스트 분자 사이의 상호 작용을 합니다. 16S rRNA 또는 메타질성 세큐ncing 데이터에서 인큐베이션 네트워크는 상호 작용, 경쟁, 또는 사전화와 같은 생태 관계를 나타냅니다. 더 정교한 네트워크는 호스트 유전자 표현 또는 단백질-단백 상호 작용 데이터를 통합하여 특정 마이크로비알 네트워크(Biobial)에 대응하는 호스트 경로(PHP)에 대응하는 호스트 경로(Floal)의 상호 작용을 나타냅니다. 이 프로토콜은 특정 마이크로비상 세큐알 네트워크(Floal)의 특정 마이크로비상 세큐리티(Floal) 프로토콜)에 대한 상호 작용을 나타냅니다.

기계 학습 모델

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건강과 질병의 응용

모델링 접근법은 이미 여러 질병 영역에서 행동 가능한 통찰력으로 번역됩니다. 아래는 세 가지 탁월한 예입니다.

염증성 장 질환

IBD-comprising Crohn의 질병과 ulcerative colitis-is는 위장관의 만성 염증에 의해 특징입니다. Metagenomic 연구는 IBD 환자에 있는 SCFA 생성 박테리아의 일관되게 감소된 미생물 다양성 및 depletion를 보여주었습니다. 제약 근거한 대사 모형은 황산염을 일으키는 박테리아 를 위한 비염을 일으키는 원인이 됩니다 (e.g., [[[FLT:]:]: IBD에 있는 비염은, IBD에 있는 비염을 위한 비염을, 혈암을 위한 비염을 일으키는 원인이 됩니다.

Metabolic Disorders의 장점

비만 및 유형 2 당뇨병은 gut 미생물 변화와 강력합니다. 다 특기 대사 모형은 증가한 에너지 수확 및 변경한 비스듬한 산 단면도에 지도하는 서쪽 규정식 reshapes microbe-host co-metabolism가 어떻게, 어떻게 진화했는지 가장했습니다. 예를 들면, 모델링은 ]] 배아 외과 ]는 propionate FX를 생성하는 종으로 미생물을 변화시킵니다, SCFA는 비스듬한 분석에서 개량한 비스듬한 분석에 있는 다수 효소를, 포함합니다.

정신 건강

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도전과제

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미래 지향

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이 도구는 성숙한으로, 그들은 정밀 의학 접근을 가능하게 할 것입니다 맞춤법 프로 바이오 틱스, 프리 바이오 틱스, 식이 요법, 또는 개인의 미생물과 호스트 게놈에 근거를 둔 피지 치료. 예를 들어, 대사 모델은 이미 예측할 수 있습니다 프리 바이오 틱 섬유 주어진 사람의 지선에 유익한 SCFA 생산을 촉진 할 수 있습니다. 임상 시험은 대사 질병, IBD 및 심지어 암 면역 반응에 이러한 예측을 테스트하는 데 착수. 궁극적 인 목표는 인간의 뇌 세포의 상호 작용을 기반으로하는 것입니다.

더 읽기를 위한 외부 자원은 다음을 포함합니다:

이 모델링 프레임 워크를 홍보함으로써 연구원들은 우리의 미생물 주민들이 우리의 세포와 어떻게 듣는지 통해 언어의 깊은 이해를 얻을 것이다.