基于肠道菌群预测摄入胆碱后血氧化三甲胺的变化

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摘要：目的建立基于肠道菌群预测摄入胆碱食物后体内氧化三甲胺(TMAO)代谢水平变化趋势的模型,为个体精准膳食提供指导,同时为潜在的心脑血管疾病高危人群筛选提供参考。方法采集18位健康志愿者的空腹血清样本及食用等量胆碱食品8 h后的血清样本,根据前后血清TMAO水平升降趋势,将志愿者分为升高组和降低组。采集粪便样品,对粪便样本DNA的16 SrRNA基因V4可变区进行测序分析,比较两组志愿者的肠道菌群数据;根据肠道菌群及TMAO的数据,采用机器学习随机森林方法建立预测模型,并对模型进行检验。结果升高组与降低组在反映肠道菌群β多样性的主坐标分析(PCOA)图展示明显的区分,两组肠道菌群物种多样性存在差异;建立的预测模型曲线下面积为86.39%,95%置信区间为(72.7%,100%);验证集合代入模型显示降低组志愿者的TMAO变化水平被模型判定为降低的可能性明显高于升高组志愿者。结论根据肠道菌群可以建立预测TMAO水平变化模型,模型预测效果良好。http://www.cqvip.com//QK/91170A/201703/68897468504849554851484851.html

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关键词：三甲胺 脑血管疾病 cqvip 预测模型 交流学习 肠道菌群 氧化三甲胺 机器学习 模型