肠道微生物与首发抑郁症及认知功能的相关性研究
发布时间:2021-07-22 04:53
目的:分析首发抑郁症患者的抑郁症状及认知功能与其肠道微生物结构的相关性。方法:按照入组标准,本研究共纳入41名首次发作未用药的抑郁症患者和44名健康志愿者。收集被试者的一般人口学资料,采用17项汉密尔顿抑郁量表(HAMD-17)对被试者进行抑郁症状的评估,使用重复性成套神经心理测试(RBANS)、Stroop色词测验、持续操作测验(CPT)来评估被试者的认知功能;采集被试者的粪便,利用高通量测序技术获得被试者肠道微生物的基因组信息,利用QIIME2软件分析肠道微生物的多样性,采用LEfSe分析方法来筛选组间差异显著的物种;用Spearman相关性分析和多元线性回归分析来判断肠道微生物与抑郁症状及认知功能的相关性;使用SPSS 22.0软件进行统计学分析。结果:1.抑郁症组与健康对照组在年龄,性别,受教育年限,BMI指数,饮食习惯等一般人口学资料上的差异无统计学意义(P>0.05)。2.比较两组认知功能评估的结果,两组在即刻记忆(P=0.032)、言语功能(P=0.007)、延时记忆(P=0.048)、RBANS总分(P=0.004)、单字时间(P=0.001)、单色时间(P=0....
【文章来源】:山西医科大学山西省
【文章页数】:42 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
α多样性指数的分组箱线图
山西医科大学(博)硕士学位论文102.3.2稀疏曲线绘制稀疏曲线,比较每一个样本在同一测序深度下所包含的分类单元数,以此来判断每一个样本的物种多样性。本研究的稀疏曲线如图2。(图2:横坐标为测序数据量,纵坐标为观察到的分类单元数,每一条线代表一个样品。曲线越平缓,表明即使继续增加测序深度,也不会明显提高观察到的分类单元数。本研究的稀疏曲线较为平坦,表明测序量已足够反映当前样本所包含的多样性。)图2各样品的稀疏曲线图2.3.3肠道微生物的结构差异分析两组间肠道微生物的结构差异需要在不同的生物分类学水平上进行比较。如图3和图4分别显示了抑郁症组和健康对照组的肠道微生物在门水平和属水平上的结构差异。为了筛选出各个分类学水平上有显著差异的标志物种(biomarker),我们采用LEfSe分析方法。LEfSe分析是一种将非参数的Kruskal-Wallis以及Wilcoxon秩和检验与线性判别分析(Lineardiscriminantanalysis,LDA)效应量相结合的分析手段。LEfSe分析可以直接对所有分类水平同时进行差异分析,并且更强调寻找分组之间稳健的差异物种。目前LEfSe分析方法已经在各个领域获得了广泛的应用,且特别适用于医学研究中寻找生物标记物。通过LEfSe分析筛选出的两组之间有差异的标志物种的结果如图5所示:与健康对照组相比,抑郁症组的肠道微生物中韦荣氏球菌科
图3两组在门水平上的结构差异
【参考文献】:
期刊论文
[1]内蒙古牧区蒙古族2型糖尿病肠道菌群基因学研究[J]. 张洁,池海谊,苏迪,韩东升,金智敏,康静,王振艳,徐焱成,刘修卫. 公共卫生与预防医学. 2019(06)
[2]轻度认知功能障碍患者的肠道菌群特征[J]. 曾秀丽,谭楚红,吴齐恒,何彦,尹恝,朱佳佳. 中国神经精神疾病杂志. 2019(03)
[3]两种微生态活菌制品对小鼠抑郁症模型的影响[J]. 韦坤璇,罗俊,刘国萍,陈俊,何萍. 广西医科大学学报. 2019(03)
[4]抑郁症患者肠道菌群丰度和种类及基因功能通路的病例对照研究[J]. 荣晗,徐丹,刘铁榜,王明帮,赵杰,刘泱慧,杨海晨,张建. 中华精神科杂志. 2017 (03)
[5]脑卒中后抑郁症患者肠道菌群的多样性分析[J]. 范文涛,闫咏梅,别玉龙,王倩. 南方医科大学学报. 2016(10)
硕士论文
[1]粪菌移植对阿尔茨海默病小鼠的影响及分子机制研究[D]. 杨璐.郑州大学 2018
本文编号:3296476
【文章来源】:山西医科大学山西省
【文章页数】:42 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
α多样性指数的分组箱线图
山西医科大学(博)硕士学位论文102.3.2稀疏曲线绘制稀疏曲线,比较每一个样本在同一测序深度下所包含的分类单元数,以此来判断每一个样本的物种多样性。本研究的稀疏曲线如图2。(图2:横坐标为测序数据量,纵坐标为观察到的分类单元数,每一条线代表一个样品。曲线越平缓,表明即使继续增加测序深度,也不会明显提高观察到的分类单元数。本研究的稀疏曲线较为平坦,表明测序量已足够反映当前样本所包含的多样性。)图2各样品的稀疏曲线图2.3.3肠道微生物的结构差异分析两组间肠道微生物的结构差异需要在不同的生物分类学水平上进行比较。如图3和图4分别显示了抑郁症组和健康对照组的肠道微生物在门水平和属水平上的结构差异。为了筛选出各个分类学水平上有显著差异的标志物种(biomarker),我们采用LEfSe分析方法。LEfSe分析是一种将非参数的Kruskal-Wallis以及Wilcoxon秩和检验与线性判别分析(Lineardiscriminantanalysis,LDA)效应量相结合的分析手段。LEfSe分析可以直接对所有分类水平同时进行差异分析,并且更强调寻找分组之间稳健的差异物种。目前LEfSe分析方法已经在各个领域获得了广泛的应用,且特别适用于医学研究中寻找生物标记物。通过LEfSe分析筛选出的两组之间有差异的标志物种的结果如图5所示:与健康对照组相比,抑郁症组的肠道微生物中韦荣氏球菌科
图3两组在门水平上的结构差异
【参考文献】:
期刊论文
[1]内蒙古牧区蒙古族2型糖尿病肠道菌群基因学研究[J]. 张洁,池海谊,苏迪,韩东升,金智敏,康静,王振艳,徐焱成,刘修卫. 公共卫生与预防医学. 2019(06)
[2]轻度认知功能障碍患者的肠道菌群特征[J]. 曾秀丽,谭楚红,吴齐恒,何彦,尹恝,朱佳佳. 中国神经精神疾病杂志. 2019(03)
[3]两种微生态活菌制品对小鼠抑郁症模型的影响[J]. 韦坤璇,罗俊,刘国萍,陈俊,何萍. 广西医科大学学报. 2019(03)
[4]抑郁症患者肠道菌群丰度和种类及基因功能通路的病例对照研究[J]. 荣晗,徐丹,刘铁榜,王明帮,赵杰,刘泱慧,杨海晨,张建. 中华精神科杂志. 2017 (03)
[5]脑卒中后抑郁症患者肠道菌群的多样性分析[J]. 范文涛,闫咏梅,别玉龙,王倩. 南方医科大学学报. 2016(10)
硕士论文
[1]粪菌移植对阿尔茨海默病小鼠的影响及分子机制研究[D]. 杨璐.郑州大学 2018
本文编号:3296476
本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/mpalunwen/3296476.html
最近更新
教材专著