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1935. 細菌叢解析 投稿者:北の大学院生 投稿日:2023/07/18 (Tue) 11:14:55: 杉本様
いつも大変お世話になっています。

細菌叢解析に関して色々と調べました。
世界的にメジャーな2門で ratio of Firmicutes/Bacteroidetesのなにかとの順位相関の解析が流行っているみたいでした。ほとんどの人でこの２門は観測されているからだと推察されます。特にBMIが多かったです。
そこで、F/Bと何かの属性で（順位）相関比やＬＮ（F/B)で相関比を求めることを考えたのですが、これらは一応意味があることでしょうか。

ご教授お願いいたします。

6地域と順位相関比は0.21（0.17～0.27）、Kruskal-Wallis chi-squared = 70.859, df = 5, p-value = 6.788e-14（p ˶ˆ꒳ˆ˵）、N ＝ 1515（48，175，190，329，386，387）で、相関比は0.19、サンプルサイズが小さいところもありますが、この分析が正しければ、それなりに地域差があるような感じでした。今後、地域差の原因を探ろうと考えています。個人的にはずっといる北の大地の平均的な細菌の組成が気になっています。（Deep Lでp/0.01を翻訳したら（p ˶ˆ꒳ˆ˵）になり“＊”よりも素晴らしいと思ってこれから（p ˶ˆ꒳ˆ˵）を使うことにしました。）

また、便中からサンプリングした場合、便の重量と便1ｇあたりの細菌数で便の特定の細菌のから分母は推定できるみたいですが、まだ、生体内の菌の分母は分からないみたいです。便と腸の細菌数の桁数が違うので、これでは、生体ではなく便の解析で臨床家には意味がないので更なる技術革新を待っているところです。

10,000リードあたりのＯＴＵに関してもサンプル中の（準）母集団からランダムサンプリングを繰り返して得られたもので組成を正しく反映しているみたいでした。やはり、細菌叢解析は組成や比で何菌が多いとどうだみたいなことしか生体内の菌叢を反映していないような気がします。

https://microbiome.nibiohn.go.jp/jmd-publicのサイトからOTUやBDHQなどの情報を抽出して主成分分析を行っていますが、特定の食品のカロリー摂取と細菌の関連などは様々な食品摂取によってそもそも出すのが困難でいい関係性を見出すのが今のところできませんでした。主成分分析によりgreen teaのカロリー摂取量で３グループにきれいに分けられました。（biplotでコーヒーとビールが似たベクトルでこれでも分類できそうでした）
おもしろいことに独自に開発されたβ多様性解析でUniFrac距離の解析ですべて原点に集約されて何もできなくなりました！

合理的な解釈ができる結果を得るのは難しいですが、考え続けようと思います。
今後ともよろしくお願いいたします。