科研 | Nature Medicine:针对人类微生物群的血清抗体表位的多样性和稳定性

2021
10/05

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微生态
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血清抗体既可以识别病原体,也可以识别共生肠道菌群。




编译:微科盟维迪,编辑:微科盟汤貝、江舜尧。

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导读  

血清抗体既可以识别病原体,也可以识别共生肠道菌群。然而,我们目前对抗体库的理解很大程度上是基于相应B细胞受体基因的DNA测序,而实际的细菌抗原靶点仍未完全确定。本文报道了997名健康人对244 000种合理选择的肠道微生物和致病菌及益生菌所产生的肽抗原的血清抗体反应。利用基于噬菌体展示的人工合成寡核苷酸库的噬菌体免疫沉淀法序列(PhIP-Seq),我们发现了广泛的个体特异性以及与年龄和性别相关的微生物群共享抗体反应我们还证明,这些抗体表位序列比肠道微生物群落多样性具有更高的纵向稳定性。本研究中5年间采集的200多份血清样本可以准确匹配,可以作为免疫指纹图谱总的来说,我们的研究结果表明,系统性抗体反应提供了一个非冗余的微生物群信息层,超越了肠道微生物种类组成。


 

论文ID


 

名:Population-wide diversity and stability of serum antibody epitope repertoires against human microbiota

针对人类微生物群的血清抗体表位的多样性和稳定性

期刊Nature Medicine

IF:53.440

发表时间:2021.7.19

通讯作者:Adina Weinberger & Eran Segal

通讯作者单位:以色列魏茨曼科学研究所计算机科学与应用数学系;魏茨曼科学研究所分子细胞生物学系


实验设计



结果


1 微生物肽库设计
我们设计了一个包括共生菌、致病菌和益生菌以及阳性和阴性对照的文库(图1b和方法)。从953份个人体粪便样本的宏基因组测序中筛选出潜在的肠道微生物菌群抗原,这些人的血清样本也可用于抗体检测。除了几种肠道病原体的蛋白质外,我们还从免疫表位数据库(IEDB)中纳入了整个毒力因子数据库(VFDB)和引起感染性疾病的病原体以及人类自身抗原。此外,还包括了常作为益生菌菌株的蛋白质和以前报道的被抗体包被菌株的蛋白质(表S1)。大约28 000个蛋白质被拆分为244 000个肽段(64个氨基酸的长度,20个氨基酸重叠),抗体靶向蛋白片段的表位解析能被清楚的分析。每个肽段用大肠杆菌密码子编码,并在编码序列内进行条形码鉴定。我们丰富了分泌蛋白和表面蛋白的文库,这些蛋白更有可能与抗体结合。
在为我们的液体处理机器人优化了实验PhIP-Seq工作流程(图S1a)后,我们使用一系列控制来评估分析性能。技术(图S1bc)和生物学(图S1de)的重复性显示了高重复性(平均皮尔逊R2=0.96,扩展数据图1b),采用的条形码策略也被证明是可靠的,没有引入系统性偏差(图S1)。我们观察到很少甚至没有潜在的针对随机多肽或阴性对照人类蛋白的非特异性结合,而针对常见病毒表位阳性对照的抗体应答可靠地复制(扩展数据图2b)。我们还检测了由全长蛋白和细菌细胞免疫原产生的7种抗体以及两种针对人类自身抗原的抗体作为阴性对照。在7个病例中,强有力地检测到这些抗体制剂与库中各自免疫原的肽表征结合,并且几乎没有交叉反应的证据(扩展数据图3和表S2)。综合起来,这些结果验证了我们PhIP-Seq检测实施的准确性和重现性。
 

1. 微生物导向抗体表位序列的PhIP-Seqa表示应用PhIP-Seq测量血清抗体表位库的流程图。b表示244 000个变异抗原库的内容。免疫表位数据库具体包括的菌株列表和对照详细信息见方法、表S1和扩展数据图1-3c表示使用不同元数据对997人的队列进行抗体表位库测量。d表示平均每个个体显著富集约800个肽段。中线表示中间值。端线表示R软件确定的第25个和75个百分位数。从第25到第75个百分位,虚线的长度是四分位间距的1.5倍。所有数据均绘制成点;N=997个个体。e表示997个个体的抗体表位序列可以识别特有(出现在单个个体中)和共有(在高达99%的队列中共享)微生物菌群抗原。f表示公共菌群抗原不局限于病原体,而是扩展到多种菌群,包括共生菌和益生菌(对照和IEDB30抗原表位不包括在ef中)。

 
全民抗体分析
我们测量了 997个个体的血清抗体反应(其中953个个体使用宏基因组数据选择了该文库的肠道菌群抗原)。该健康队列的年龄范围为17-70岁,有血液检测等临床数据(图1c)。总的来说,我们检测了超过2亿抗体-肽相互作用(997个个体中每个个体有244 000个表位)。采用严格的Bonferroni校正,平均约800个肽段显著富集(图1d)。在不到1%的人群中富集了数以万计的多肽,这表明了个体特异性抗体应答。我们还检测到个体之间针对微生物菌群抗原的抗体应答重叠,共享10 750个结合肽>1%的个体,共享1556个>5%,共享130个>50%,共享39个>90%(图1e)。共有表位不仅限于如葡萄球菌(Staphylococcus链球菌(Streptococcus)和病毒等病原体,而且还扩展到抗原和来自库中其他亚群的菌株(图1f和扩展数据图4)。包括常见的肠道微生物,如所属拟杆菌目(Bacteroidales)的Prevotellacopri95%以上的个体中引发抗体反应。Blautia producta80%)、merdae Parabacteroides merdae75%)、Eubacterium rectale60%)、Enterococcus faecalis43%)、Lactobacillus plantarum41%,一种常见的益生菌)和Dorea formicigenans35%)的抗原也经常被检测到(表S3提供了详细的抗原列表)。这些结果支持以下观点:在人体中,肠道微生物群通常会引发除粘膜外的全身抗体反应。
类似的病毒公共表位已被报道过,在我们的库中作为对照(扩展数据图2b)。结果表明,健康个体之间的抗体应答扩展到肠道微生物群抗原和益生菌,这表明人群范围内的聚合抗体识别并不局限于病原体。绝大多数的微生物群抗原是由IgG同型结合的,如图所示,分别用蛋白AG包被的磁珠探测抗体结合(扩展数据图5a-c和表S4)。我们还测量含有特异性IgGIgA捕获抗体样品的一个子集(扩展数据图5d),这表明一些肽更常与IgGIgA结合,而对于其他肽,这两种抗体类别在不同程度上重叠。在结合肽的功能基团中,鞭毛和分泌蛋白的比例明显超标(图S2),这与它们作为显性细菌抗原的作用一致。从同型对照实验推断,一些几乎普遍结合的抗原似乎代表抗体结合蛋白,如葡萄球菌蛋白A和最近报道的来自肠道微生物的抗体结合蛋白的同源物(图2a-c)。蛋白A的结合肽覆盖已知与IgGFc区域结合B结构域(图2d)。当噬菌体显示覆盖完整B结构域的蛋白A多肽时(即肽#221096#133222),我们在PhIP-Seq检测中观察到与IgG结合最强。当噬菌体展示的肽段包含缩短排列的B结构域时,观察到较弱的相互作用。这些结果与预期的B结构域的结合行为完全一致。
 

2. 噬菌体展示菌群抗原库中的功能性抗体结合蛋白a-b表示噬菌体展示抗原与抗体Fab的典型结合,比较潜在的噬菌体展示抗体结合蛋白与抗体Fc部分的相互作用。c表示检测特异性已知抗体提示在噬菌体展示抗原库中存在功能性抗体结合蛋白。两种单克隆抗体(IgG1-HER2IgG1-TNFa)和一种IgG-Fc制剂与噬菌体展示的抗原库混合,并以血清样品相同的方式处理。反应混合物设置为3个重复(IgG-Fc)或4个重复(IgG1-HERIgG1-TNFa)。列出了至少在三个反应中发生的显著结合肽。d表示对于葡萄球菌蛋白A抗体结合蛋白的两种变体,我们比较了结合肽的生化和结构信息,表明结合是由已知结合IgGFc区域的B结构域介导的。图中显示了两个高度相似的蛋白,其登录号分别为WP_000728751WP_000728715(蛋白质的详细信息见c)。登录号右侧的黑线代表蛋白质序列,在适用的情况下显示了一致对齐的空白。黑线右边的数字是蛋白质氨基酸的长度。c中列出的抗体结合的多肽被标记为它们的识别编号。

 
3 抗体反应和宏基因组学数据的关联
在小鼠模型和几十人的队列中已经报道了针对共生菌的全身抗体反应。这些研究已经特别检测到了针对某些肠道菌群的血清抗体。然而,据我们所知,血清 Ig表位与个体肠道菌群相关的程度还没有在大规模的人类队列中进行过研究。我们之前生成了900多个个体的宏基因组测序数据(图1c)。宏基因组测序结果被映射到物种水平基因组分箱(SGBs),这代表着一个大型细菌物种参考数据库。为了检测抗体反应和肠道微生物组组成之间的相似性,我们在宏基因组测序中比较了不同个体血清抗体反应的汉明距离(Hamming distance)和相应肠道微生物组丰度的BC距离(Bray-Curtis distance(3a)。我们还检测了抗体与细菌SGBs显著结合的多肽之间的特异性关联(图3b,扩展数据图6和表S5)。尽管在个体特异性水平上,Ig表位库和宏基因组丰度之间没有普遍关联(图3a)。我们发现了1706对结合肽和SGBs之间的显著群体规模关联(图3b和扩展数据图6)。一些最重要的关联包括常见的肠道微生物群,如梭菌科(Clostridiaceae),也包括病原体葡萄球菌(Staphylococcus)和链球菌(Streptococcus)。一些SGBs与每个物种多达23个多肽的抗体结合相关。这些SGBs包括来自厚壁菌门(Firmicutes)的常见肠道微生物群,如梭菌目(Clostridiales)和瘤胃球菌科(Ruminococcaceae)(图3b和扩展数据图6),以及未知物种。

3. 比较抗体表位与微生物文库的微生物组组成,从宏基因组的肠道微生物组测序推断。a表示用该抗原库测量的血清抗体谱对之间的汉明距离和从同一个人的粪便样本中获得的宏基因组学肠道微生物组测序数据计算出的相同对之间的Bray-Curtis距离(Mantel testP=0.514)。b表示抗体结合肽数量与细菌物种宏基因组丰度显著相关的直方图。仅对出现在超过2%的个体中抗体结合肽与物种丰度的相关性进行了测试(扩展数据图6和表S5)。u.s.表示未知物种。相关的SGBs的完整列表和详细信息,请参见表S5

 
4 Ig抗原表位序列与年龄和性别有关
接下来,我们利用先前收集的997个个体的元数据,挖掘与他们可能关联的Ig表位序列。抗体应答的丰度(即人群中存在或不存在针对特定肽的抗体)显示了年龄(图4a)和性别(图4b)相关的差异。在老年个体中,针对III型分泌系统(T3SS)的几种志贺氏菌(Shigella)蛋白的抗体应答大约高出10倍(图4c和表S6)。每个Shigella最多可结合6个不同肽蛋白,这种抗体反应检测在年龄大于61岁的人群中78%可被检测到,但28岁以下的人群中只有9%(图S3)。在老年个体中,多肽结合的频率明显更高,包括与人类宿主细胞结合所需的效应蛋白,如ipaCipB,以及自动转运蛋白icsA(图4c)。用PhIP-Seq检测到的ipaCicsA抗体以及其他多肽的抗体与肽ELISAs的结合显著相关(扩展数据图7)。老年人对共生细菌也表现出更频繁的抗体反应,如拟杆菌目和梭菌目蛋白。年轻个体对金黄色葡萄球菌(Staphylococcu saureus)和链球菌(Streptococcus)抗原表现出更频繁的抗体反应,尽管对老年个体的差异不太明显(约为1.5倍,而志贺氏菌抗原的差异为10倍)。我们还检测到了对照组的病毒抗原(包括流感病毒和疱疹病毒)蛋白结合的年龄相关差异。与年龄无关,女性对嗜酸乳杆菌(Lactobacillus acidophilus)和约氏乳杆菌(Lactobacillus johnsonii)抗原的结合显著增加(图4bd),这也表明了对细菌的Ig表位组合的性别差异。尽管细胞壁相关蛋白如S层蛋白或N乙酰胞壁质酶在男性细胞中有6%的与抗原结合,但在女性细胞中有40%的被结合(图4d)。

4. 血清抗体表位与年龄和性别相关。ab表示血清抗体表位序列与年龄(a)和性别(b)相关。每个点代表一个肽段,其在各自队列中的丰度在xy轴上表示。临界值为<28岁和>61岁,因为他们代表了研究队列中大约最年轻和最年长的十分位。组间结合差异显著的肽突出显示,并在表S6中列出。c表示在a中标记的许多与年龄显著相关的肽来自志贺氏菌T3SSShigella T3SS)。左图显示志贺氏菌细胞如何分泌效应蛋白,通过自身内外膜(IM∕OM)进入宿主膜(Hostm.),并通过宿主膜(Hostm.)进入肠道中的人体靶细胞。在右侧,抗体结合从相同的T3SS蛋白的多个多肽。*表明老年人和年轻人的结合肽明显不同。标记为**的肽在PhIP-Seq库中以几乎相同的形式编码了两次,但检测到两者存在显著差异。d表示大多数与性别相关的抗体结合肽(b)来源于乳杆菌属(Lactobacillus sp.)的表面蛋白,包括S层蛋白SLPs)。对于这些多肽,列出了女性和男性的抗体结合频率以及P值(表S6)。NCFM是一种菌株标识;SLAP表示S层相关蛋白。右边显示了两种不同结合方式的蛋白质的重叠肽段。

 
5 机器对Ig表位序列的学习预测
接下来,我们研究了机器学习算法是否能发现其他关联。基于血清Ig表位序列的梯度增强决策树显示出与年龄(R2=0.56,图5a)和性别(AUC=0.77;图5b)。尽管有着低预测能力,一个重要的关联炎症标志物C-反应蛋白被发现(CRP;扩展数据图8)。这些结果指向了与人类健康更广泛的关联可能会以更大的抗原库来预测。此外,基于Ig表位序列的年龄和性别关联超过了基于同一组个体的宏基因组微生物组测序数据训练的模型的准确性(图5ce)。排除了这些强关联背后的自反应性或潜在交叉反应性,相比之下,机器对人类自身蛋白和随机多肽的抗体反应几乎没有预测能力(扩展数据图9)。机器学习从微生物库的亚群中进行预测(如单独从宏基因组数据中选择抗原等;补充图4)在年龄(图5d)和性别(图5f)方面也获得了较高的准确性,表明检测到的Ig表位序列的预测能力不仅限于病原体,还包括健康个体共寄生肠道菌群的抗原。
 

5. 血清抗体表位通过机器学习比宏基因组法肠道微生物组测序更好地预测年龄和性别。a-b使用XGBoost进行基于机器学习的年龄(a)和性别(b)预测,并进行10倍交叉验证。c-f,基于机器学习的对年龄(c)和性别(e)的宏基因组肠道微生物菌群丰度预测被基于抗体库的预测所超越。基于机器学习的组合预测要么通过对抗体表位库和宏基因组学丰度(ensemble)的单独预测结果进行平均,要么使用抗体和宏基因组学数据作为构建预测因子的特征。平均和标准偏差是通过XGBoost10次重复和10倍交叉验证得到的。抗体表位对年龄(d)和性别(f)预测能力不局限于病原体(来源于VFDB或者致病菌),还包括从宏基因组测序中选择的抗原(附件表1和方法中列出的菌株和基因)。关于抗原库亚组的扩展机器学习预测见图S4颜色:抗体表位序列与年龄(蓝色)和性别(紫色)的关联或基于机器学习的预测;黄色表示涉及宏基因组学的肠道微生物菌群丰度分析数据。

 
Ig表位序列的暂时稳定性
对感染或接种疫苗的血清学反应的稳定性是众所周知的。尽管已经证明分泌抗体的浆细胞在人体肠道中存在了几十年,但肠道微生物菌群抗原对全身抗体反应的稳定性尚不清楚。队列中的213名患者在大约5年后采集了随访血样。我们测量了它们的Ig表位序列,发现与基线样本相比,它们具有较高的个体特异性稳定性(图6a)。同一个体的样本对显示出比随机对更高的平均相关性(Pearson相关性的log0.780.27;图6b)。除了一份随访样本外,所有的随访样本都能与相隔5年收集的个人基线血清样本准确匹配(选择最接近的匹配样本)。采用贪婪匹配算法(对每个样本进行最接近的匹配)可以得到所有样本的完美匹配。这些Ig表位序列的纵向稳定性并不局限于病原体,这表明肠道微生物菌群也可以引发持久的全身抗体反应:匹配个人从整个微生物菌群在抗原的样本库与平均Pearson相关系数(进行log值换算)R=0.78,来自肠道微生物菌群测序的抗原R=0.76和病原体的抗原(VFDBR=0.83(图6c和扩展数据图10)。然而,VFDB抗原在未匹配样本之间的相关性(R=0.38)也高于从微生物组测序中选择的抗原(R=0.23)及从完整的微生物库中选择的抗原(R=0.27),表明个体对病原体的抗体反应具有更高的收敛性,且比共生抗原的分辨能力更弱。
213个具有纵向抗体数据的个体中,我们还获得了188个个体的纵向微生物组测序数据。我们比较了来自相同个体的宏基因组测序的肠道微生物组成的纵向稳定性(图6d),我们观察到随着时间的推移,相关性低于匹配的Ig表位序列。同一个体的两个样本之间的平均Bray-Curtis宏基因组距离为0.34,两个不同个体的两个样本之间的平均Bray-Curtis宏基因组距离为0.19。基于丰度的宏基因组数据,贪婪算法只能匹配38%的个体纵向样本(188个样本中的71个)。由于相对丰度可能比细菌物种的存在或者缺失表现出更高的波动,我们也评估了宏基因组数据中基因存在的稳定性(扩展数据图10h)。在这种情况下,贪婪算法可以匹配49%的个体纵向样本(188个样本中的92个),这代表了相对丰度使用的改进。然而,使用Ig表位数据库数据使我们能够与100%的个体纵向样本匹配。微生物群落的稳定性可能会因肠道取样区域的不同而发生很大变化。因此,在这些实验中分析的粪便样本在每个个体水平上可能比血清抗体库更不稳定。

6. 抗体表位的纵向稳定性超过5年。a表示整个菌群抗原库的213个个体,5年以上的抗体表位库具有较高的稳定性。b表示与a的相关系数显示为间隔5年收集的随机对样本(左y轴,213²-213比较)和个体匹配样本(右y轴,213比较)的直方图。c表示将针对病原体抗原亚群(VFDB)的抗体表位库和从该队列的宏基因组测序数据中选择的抗原稳定性的平均相关系数与完整文库的抗原进行比较。数据显示为n=213的平均值和标准差。样本大小与b中概述的相同。d表示从188个个体粪便样品的宏基因组测序的丰度推断的肠道菌群稳定性。


讨论


通过检测997个个体中244 000个肽段的功能性血清Ig表位序列,我们检测到大量针对肠道微生物菌群抗原的特有和公共抗体反应。我们的工作提供了抗微生物菌群Ig表位序列的人群规模视角,而以往的研究集中在更小的几十个个体的队列中,没有包括本研究整合的临床数据分析。
在宏基因组测序中,我们没有发现血清抗体反应与相应肠道微生物物种丰度之间明确的个体特异性关联(图3a)。尽管在群体规模的宏基因组数据中,对约1700个肽段的抗体应答与细菌物种的丰度显著相关(图3b)。大多数关联是在物种和肽之间发现的,出现在小部分(2-5%)个体。尽管来自宏基因组测序的SGBs与抗体结合肽显著相关,但这些关联是稀疏的,不足以将个体的宏基因组丰度与抗体反应相匹配(图6),这些结果受到检测阈值的限制。体内存在的少量细菌在微生物组测序中无法检测到,可能会引起微弱的抗体反应,这可能会在更大比例的个体中显示出相关性。在我们的实验中,在粪便样本的宏基因组测序中通常检测到的微生物群不会引起强烈的血清抗体反应,反之亦然,这可能是由于清除了通过粘膜免疫系统平行到达血流的细菌物种。由于针对微生物菌群的Ig表位序列的时间稳定性高于粪便样本宏基因组测序数据显示的微生物群丰度(图6),瞬时肠道菌群的潜在易位可能引发持续的系统反应,在我们的试验中检测到了,但在宏基因组测序中没有检测到。总的来说,针对肠道菌群特异性抗原的血清Ig表位可能不能直接反映肠道菌群的变化。血清抗体反应也可能受到肠道微生物群之外的因素的影响,例如来自身体其他部位的暴露。
本研究的全人群血清Ig表位序列与年龄和性别密切相关,提示它们可能携带与人类健康相关的丰富生物学信息。针对乳杆菌种类抗原的抗体反应在女性中占多数。嗜酸乳杆菌和约氏乳杆菌在肠道和阴道微生物群中很常见,这表明泌尿生殖道对性别的影响或益生菌消费的差异。此外,对于普雷沃氏菌(Prevotella)等其他细菌,暴露在肠道以外的身体其他部位以及交叉反应,可能会导致观察到的全身抗体反应。健康人外周血中针对肠道微生物的抗体反应可能来源于不同的机制。尽管我们研究中的健康个体预期有完整的肠道屏障,少量的肠道微生物产物仍可能到达血液,并引起系统B细胞产生抗体。检测到的抗体中同型IgG支持了这一观点,尽管我们在更深入的分析样本子集时也检测到了IgA反应(扩展数据图5)。系统性IgA反应可能来源于肠道源性浆细胞和分泌IgAIgM的浆细胞,这些浆细胞可能会回流到固有层的效应位点。针对PhIP-Seq检测到的抗原的IgG反应可能源于类转换、外周暴露于抗原或肠道来源的B细胞,这些B细胞最终存在于骨髓中。需要进一步的研究来阐明这些方面,可能有多种机制同时起作用。
老年人对志贺氏菌(一种引起腹泻的肠道病原体)以及各种肠道微生物群更常表现出抗体反应。这些差异可以解释为老年人在一生中遇到了更多的抗原,或者是老年人肠道通透性增加和含微生物产品的潜在转运。另一种可能的解释是,环境、习惯或出生年份的变化可能与微生物群的不同暴露有关。例如,如果所有出生在60年代的人都接触于某种病原体的爆发。在这方面,关于以色列志贺氏菌病的流行病学数据有些不确定:虽然病例在1980年代达到高峰,但在这一高峰之后的感染率仍然高于高峰之前。在一个人的一生中暴露在这种环境中,加上前面提到的因素,如肠道通透性增加和老年人的潜在转运,可能是观察到的抗体反应的原因。
与其他研究针对肠道微生物群的抗体反应的方法相比,PhIP-Seq检测中Ig表位数据库数据代表了一个独特的信息层。荧光激活细胞分选(FACS)和基于DNA测序的方法来阐明肠道微生物的抗体涂层捕捉当前存在的微生物或可培养生物体的快照。我们的方法提供了一种互补的策略,以基于蛋白质的抗原及其表位高分辨率研究,以及以前遇到的抗原的免疫记忆。这个时间方面提供了微生物组DNA测序之外的另一层信息(该信息也局限于样本采集时对存在的细菌的检测),并可以说明微生物的持久免疫影响。
我们的研究受到PhIP-Seq技术特性的限制,如之前在深度中所讨论的,最明显的是所提供的肽的长度限制(我们的文库有64个氨基酸)。这一长度有望充分代表线性表位,而需要正确折叠较大蛋白质区域的构象表位可能会被遗漏,影响我们检测的敏感性。人类抗体识别的线性或者构象表位的比例还不完全清楚,在实验上很难确定。此外,构象表位的长度分布尚不清楚,64个氨基酸肽段占构象表位的百分比也不清楚。此前使用的PhIP-Seq工作流程依赖于相似的肽长度,并获得了主要与自身免疫和病毒相关的可靠结果。然而,即使我们的PhIP-Seq方法只能检测到10%的针对细菌的抗体-抗原相互作用,我们的文库覆盖了28 000多个蛋白,这一事实仍然超过了当前的ELISA或基于肽阵列的方法的数量级。有趣的是,在我们的文库中,来自已知抗体结合蛋白(如蛋白A)的多肽与抗体的Fc区域相互作用(图2),尽管长度不完整,但仍能表明正确的折叠。抗体结合的事件单肽用PhIP-Seq检测需更谨慎,并且还需验证正交方法(扩展数据图7)。然而,这项研究报告关联了结合多个蛋白质或物种甚至多个多肽或蛋白质(图4c-d),让随机联想变得不太可能。
其他几种抗体分析方法已被用于生成疾病的血清学分类和评估其他生物学参数。在我们看来,PhIP-Seq提供了肽长度、库大小、并对测量的适用性和成本之间进行很好的折中,同时允许对所提供的肽进行合理选择(即不需要使用随机肽)。本研究也仅限于蛋白质抗原。微生物菌群抗原还包括多糖、脂质和翻译后修饰。非蛋白产物如脂多糖可对固有和适应性免疫细胞发挥强大的免疫调节作用。蛋白抗原被认为是诱导具有高特异性的T细胞依赖性抗体,而非蛋白抗原通常被认为是低亲和力、高亲和性、T细胞依赖性的抗体靶向。因此,我们研究中使用的蛋白质抗原可能比针对非蛋白抗原的低亲和力抗体具有更灵敏的检测能力,并可能代表更有前景的生物标志物。虽然我们的实验方法提示了抗体识别的功能性抗原,但将这些抗原与相关的B细胞受体序列连接或证明因果关系需要其他实验方法。
越来越多的人认识到,肠道菌群影响肠道以外的免疫系统,抗体对微生物的反应与除炎症性肠病以外的几种免疫介导疾病有关,但是实际的抗原结合仍不清楚。这里创建的微生物菌群抗原库可以代表一个强大的、广泛适用的工具,用于在这些环境中挖掘系统生物标志物和靶标。
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关键词:
Nature,微生物群,宏基因组,稳定性,多样性

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