栄養所要量と最適栄養|articles in press
アメリカ腸内環境プロジェクトにおける食事の質と成人における糞便微生物叢の関係
Alexis D Baldeon
ダニエル・マクドナルド
アントニオ・ゴンザレス
ロブ・ナイト
ハンナ・D・ホルシャー
Published:February 21, 2023DOI:https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.02.018

要旨
背景
アメリカ人のための食事ガイドライン」は、栄養ニーズを満たし、健康を促進し、病気を予防するための食事摂取について助言しています。食事は腸内細菌叢に影響を与え、健康との関連性がますます高まっています。栄養が健康に与える影響をより良く理解するために、食事の質と微生物叢の関係を調査することが重要である。
研究の目的
本研究は、American Gut Projectの成人において、Dietary Guidelines for Americansの遵守状況に基づく便中微生物叢組成の差異を調査することを目的とした。
方法
クラウドソーシングのAmerican Gut Projectに参加した成人のサブセット（n=432; 18-60y、65%女性、89%白人）の16S rRNA遺伝子と食物頻度データに関する横断的解析であった。Healthy Eating Index-2015（HEI-2015）はDietary Guidelineの推奨事項への準拠を評価するものである。HEI-2015のスコアに基づいてコホートを三分位に分け、高スコア者と低スコア者の間で分類学的存在量と多様性の差異を比較した。
結果
低スコアの成人の平均総スコア（58.1 ± 5.4）は、平均的なアメリカ人成人の報告スコア（56.7）と同程度であった。総スコアおよび野菜、穀物、乳製品に関する項目の高スコア者は、低スコア者よりもα多様性に富んでいた。脂肪酸成分の高得点者は低得点者よりもアルファ多様性が低かった（95％CI [0.35, 1.85]）。LachnospiraceaeとRuminococcaceaeの植物性糖質代謝分類群の存在比は、Total Score、野菜、果物、穀物コンポーネントの高得点三分位に正の対数倍の差が見られた（Benjamin-Hochberg；q値＜0.05）。最後に、Haemophilus parainfluenzaeとVeillonella disparは、飽和脂肪値の高得点者で低得点者と比較してそれぞれ0.81と0.55 log-foldの差があった。
結論
食事ガイドラインを遵守している成人は、糞便中の微生物相の多様性が高く、複雑な炭水化物を代謝する細菌が多いことが示され、食事ガイドラインが腸内細菌叢をサポートすることを示すエビデンスが示された。
キーワード
食事の質
糞便微生物叢
ANCOM-BC
ソングバード
略語
Healthy Eating Index ((HEI)), Analysis of Compositions with Bias Correction ((ANCOM-BC)), Short Chain Fatty Acids ((SCFA)), National Health and Nutrition Examination Survey ((NHANES)), Quantitative Insights into Microbial Ecology ((QIIME)), Phylogenetic Diversity ((PD))
支援元
Alexis D Baldeonは、USDA National Institute of Food and AgricultureのNutrition and the gut-brain axis（栄養と腸脳軸）の支援を受けている。Implications for development and healthy aging grant（2019-38420-28973）により、イリノイ大学栄養科学部門に助成された。本研究は、USDA National Institute of Food and Agriculture, Hatch Project 1009249 (HDH)の一部支援を受けている。
利益相反
著者らは申告すべき利益相反はない。
はじめに
食事は健康に影響を与え、マイクロバイオータ（消化管に生息する何兆もの微生物）の組成と機能に影響を与える。実際、消化管マイクロバイオータは、がん（2）や肥満（3,4）などの公衆衛生上重大な懸念がある非伝染性疾患や、その他の慢性疾患および代謝性疾患（5,6）などの健康状態に関係している。したがって、ヒトの消化管マイクロバイオータは、米国の経済、健康の公平性、国家の安全保障、および持続可能性に大きな負担をもたらすこれらの疾患を管理し、場合によっては予防するための臨床的に適切なターゲットを提供します(7)。
健康な成人の生涯を通じて、消化管マイクロバイオータは、個人内変動はあるものの、比較的安定した状態を保っています（8）（9）。しかしながら、微生物叢は動的であり、その構造は食事（4,5,6）、身体活動（13）、投薬（14,15）などの環境要因に反応して変化する。このうち、食事は腸内細菌叢の構造に大きく関与している(16)。実際、微生物叢の変化は食物繊維、タンパク質、脂肪酸などの食事成分の微生物代謝に関連している(17,18)。食物繊維の中には宿主の消化を逃れ、大腸の微生物によって容易に発酵され、短鎖脂肪酸（SCFA）を生成するものがある。食物繊維を多く含む食事への介入や長期間の食事は、SCFA産生菌の量を増やし（11、12）、その結果、これらの代謝産物が宿主に健康上の利益をもたらす可能性がある（21）。
しかし、栄養素は単独ではなく組み合わせて消費され、異なる食品や飲料の習慣的な消費は個人の食事パターンを構成する。この習慣的な消費パターンは、慢性疾患の発症に大きな影響を与える(22)。したがって、効果的な栄養研究と政策は、食品摂取の集合体に注目することで利益を得ることができます（23、24、25）。実際、2015年以降、「アメリカ人のための食事ガイドライン」は、健康を促進し維持するために、個々の栄養素や食品ではなく、食事パターンを中心にその枠組みを構築しています（26,27）。食事摂取へのグローバルなアプローチを活用した研究は、幅広い食事のニーズや嗜好に対応する柔軟性を備えた翻訳可能な栄養勧告を生み出しています（27）。重要なことは、食事-マイクロバイオーム研究において、栄養素ベースではなく食品ベースの分析によって、宿主-マイクロバイオーム相互作用の関連性を理解することの重要性がますます明らかになってきていることです（28,29）。
健康的な食事指標（HEI）は、主要な食事ガイドラインの推奨事項への準拠を評価するもので、したがって食事の質の指標となるものである（30）。HEIスコアとがん、心血管疾患、2型糖尿病、全死亡の発症リスクとの間に逆相関があることが研究により報告されている(22,31,32)。また、これらの指標と微生物叢の構成との関連も研究されている（33,34,35）。実際、世界最大の双子コホートであるTwinsUKコホート（33）の成人2,070人の糞便微生物叢組成の変動は、他の3つの指標と比較して、HEIで最もよく説明されました（36）。このように、HEIは、習慣的な食事と糞便微生物叢組成との関連を調査するために用いられる、十分に検証された食事の質の指標である。これらの関連性を理解することは、食事、糞便微生物叢、および健康との関連性に関する知識のギャップを埋めるのに役立つであろう。この目的のために、我々は、アメリカの腸内プロジェクトコホートの成人のサブセットにおいて、食事ガイドラインの遵守度（HEIを用いて測定）に基づく糞便微生物叢の差異を調べることを目的とした。
材料と方法
研究対象者。
この横断的分析に使用されたすべてのデータは、American Gut Projectによって収集されたものである。このプロジェクトは、自ら選択した市民科学者からヒトマイクロバイオームサンプルとメタデータを収集することを目的としたクラウドソーシング研究プログラムである。参加者は、処理と配列決定のコストを相殺するために金銭的な貢献をする(37) 。このデータは、オープンソースの管理プラットフォームである Qiita（https://qiita.ucsd.edu/）の研究番号 10317 からアクセスできるオープンアクセスリポジトリにコンパイルされます（38）。American Gut Projectは、コロラド大学のInstitutional Review Board（#12-0582）およびカリフォルニア大学サンディエゴ校のHuman Research Protection Program（#141853）の下で実施されています。
糞便微生物叢のデータ処理。
参加者は自宅で糞便サンプルを採取し、カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部のアメリカンガットプロジェクト研究室に郵送し、16SリボソームRNA遺伝子のV4領域が既報（37）のように増幅され配列が決定された。配列決定プロセスからのアンプリコンシークエンスバリアント（ASV）は、125ヌクレオチドの長さでトリムしたDeblur（39）参照ヒットテーブルから取得し、2021年9月20日にQiitaを介してアクセスした。このトリム長は、The American Gut Consortium（37）が発表した2018年のランドマーク研究と一致する。合計で、9,135の糞便サンプルのマイクロバイオータデータと関連するメタデータがダウンロードされた。糞便サンプルを室温で輸送する過程でブルームすることが知られている細菌を除去するために、微生物叢のフィーチャーテーブルをフィルターにかけた（40）。また、コホート内に存在する上位11の豊富な属の割合が0.25未満のサンプルも、以前に記述したように除去した(25)。これらの基準に基づいて、合計395のサンプルが除去された（補足図1）。
メタデータ処理。
微生物相の基準に基づくサンプルの除外に続いて、微生物相データに関連するメタデータに基づいて、データセットをさらに精緻化した。自己免疫疾患、肝臓疾患、糖尿病、炎症性腸疾患の既往がないこと、過去1年間に抗生物質を使用していないことです。メタデータは自己申告のため、最近発表されたAmerican Gut Projectコンソーシアムの論文（25）に詳述されているように、肥満度（BMI）、年齢、身長、体重に異常のある参加者は除外された。メタデータが欠落している参加者は、解析から除外された。これらの基準を適用した結果、合計6,581のサンプルが除外された（補足図1）。
食事の評価
このプロジェクトの長期的な食事データは、American Gut Project参加者が記入したVioScreen（VioCare; Princeton, NJ）のグラフィカルな食事頻度アンケートから得たものである。このオンライン自己記入式評価ツールは、投与前の過去90日間の食事データを収集し、ミネソタ大学栄養調整センターの食品および栄養素データベースを基に食事分析を行うものである。このツールは、米国の成人を対象とした有効性が確認されている(41)。
HEI-2015のスコアは、VioScreenソフトウェアによって算出された。HEI-2015は、「アメリカ人のための食事摂取基準」（27）の主要な推奨事項を反映した13の要素から構成されています。これらの13の要素は2つのグループに分類され、グループによって採点パターンが異なる。十分量成分（果物全体、果物全体、野菜全体、緑黄色野菜と豆、全粒穀物、乳製品、タンパク質全体、魚介類と植物性タンパク質、脂肪酸）は、アメリカ人のための食事ガイドラインで奨励されているので、高い得点はエネルギー摂取量で調整したこの要素の消費が多いことに相当します。ただし、脂肪酸については、不飽和脂肪酸と飽和脂肪酸の比率が採点基準となっています。つまり、脂肪酸のスコアが高いほど、飽和脂肪酸に対して不飽和脂肪酸の摂取量が多いことに関連します。逆に、中庸の構成要素（精製穀物、ナトリウム、添加糖、飽和脂肪）は、消費量の上限が推奨されている要素なので、スコアが高いほど、この要素の摂取量の少なさを反映しています。これらの構成要素はすべて 0 ～ 5 または 0 ～ 10 のスコアを受け取り、これらの 13 スコアの合計で総合スコア (30) が算出されます。
American Gut Projectコホート全体から合計7,120のVioScreenセッションのデータを、ファイル転送プロトコルリンク http://ftp.microbio.me/AmericanGut/raw-vioscreen/23sept2021/ を介してダウンロードした。セッションは、以前に記述したように、10 - 20,000 分（およそ2週間）の時間枠外で完了し、25未満の食品項目を報告し、National Health and Nutrition Examination Survey（NHANES）の5％および95％以外の性特異的エネルギー摂取量を報告した場合は除外した(25)。これらの基準に基づいて、合計4,258セッションが解析から除外された。
統計分析。
フィルタリングされた糞便サンプルデータセットとフィルタリングされたVioScreenデータセットは、次にサンプルIDに基づいて一緒にマージされました。言い換えれば、関連するVioScreenセッションを持つ糞便サンプルは、最終的な解析のために保持されました。マージ後、1つのサンプルが2つのVioScreenセッションと関連していることが確認されました。完了時刻がサンプル収集時刻と最も離れているセッションは除外されました。最終的なコホートは、リンクされた微生物叢と食事のデータを含み、432人の成人から構成されていた。
このコホートは、過去の食事-微生物叢研究で用いられた他の分位グループ化方法と同様に、HEI-2015スコアに基づいて三分位に分けられた（グループあたり144人の成人）（29,42, 43, 44）。各HEI-2015スコアについて、高スコアの三分位（三分位3、T3）と低スコアの三分位（三分位1、T1）の間で多様性と存在量の差の比較が行われた。T3グループとT1グループの人口統計学的分布は、連続変数にはANOVA、カテゴリー変数にはカイ二乗検定を使用して比較した（表1）。
表1American Gut Project成人432人のHEI-2015トータルスコアの三分位群ごとのコホート特性1
全体（n = 432） T1（n = 144） T3（n = 144） p値2
HEI-2015スコア 69.5 ± 9.8 (39.7 - 95.6) 58.1 ± 5.4

(39.7 - 65.4) 79.8 ± 3.8

(74.8 - 95.6) <0.01
年齢、年 45 ± 10 45 ± 10 47 ± 10 0.09
性別 0.26
 女性 280 (65) 90 (62) 101 (70)
 男性 150 (35) 53 (37) 43 (30)
BMI、kg/m2 24.32 ± 4.39 25.60 ± 5.10 23.38 ± 3.98 <0.01
人種/民族 0.68
 アジア人または太平洋諸島人 17 (4) 3 (2) 4 (3)
 黒人 3 (1) 2 (1) 0 (0)
 ヒスパニック 8 (2) 3 (2) 4 (3)
 白人 385 (89) 130 (90) 130 (90)
教育レベル 0.19
 高校またはGED相当 15 (3) 4 (3) 7 (5)
 準学士号 9 (2) 5 (3) 1 (1)
 大学または専門学校 37 (9) 12 (8) 15 (10)
 学士号取得者 125 (29) 45 (31) 35 (24)
 一部の大学院または専門職学位 27 (6) 6 (4) 13 (9)
 大学院または専門職学位 218 (50) 71 (49) 73 (51)
運動頻度 <0.01
 全くしない 9 (2) 7 (5) 1 (1)
 まれにしかしない（数回/月） 47 (11) 18 (13) 9 (6)
 時々（1～2回/週） 121 (28) 47 (33) 29 (20)
 定期的に（3-5回/週） 168 (39) 51 (35) 59 (41)
 毎日 87 (20) 21 (15) 46 (32)
喫煙の頻度 0.14
 全く吸わない 404 (94) 133 (92) 139 (97)
 まれに（数回/月） 16 (4) 6 (4) 3 (2)
 時々（1-2回/週） 3 (<1) 1 (<1) 2 (1)
 定期的に（3-5回/週） 3 (<1) 0 (0) 0 (0)
 毎日 5 (1) 4 (3) 0 (0)
1 数値は平均±SD、（範囲）、またはn（％）である。
2 T3とT1の間のANOVA（連続変数）またはカイ二乗検定（カテゴリー変数）から得られた有意性
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多様性解析は、QIIME 2 version 2021.4 (45)を用い、希薄化深度1,000リードで実施した。アルファ多様性（人中）は、フェイスの系統的多様性（PD）、シャノン指数、および観察された特徴を用いて測定された。これらの多様性指標におけるT3群とT1群間の統計的差異は、ペアワイズWilcoxon Rank Sum検定を用いて測定した。さらに、432名の成体すべてについて、α多様性とHEI-2015スコアの間の単調な関係を調べるために、スピアマンの相関係数を計算した。この作業の探索的性質のため、q値（ペアワイズ・ウィルコクソン・ランク和検定）とp値（スピアマン相関）< 0.1を報告する。加重および非加重UniFrac、Bray-Curtisメトリクスで測定したベータ多様性（個人間）は、これらの同じグループ間で、999の並べ換えを用いた並べ換え多変量分散分析（PERMANOVA）によって比較し、Benjamini-Hochberg手順で多重比較について制御した(46)。
Tertiles 1と3の間のASV存在量の違いを調べるために、ANCOM-BC (Analysis of Compositions with Bias Correction) v.1.4.0 (47)を利用した。このツールは、対象の変数に基づく特徴の存在度の対数倍差を推定し、その差の統計的有意性を報告するものである。次に、Songbird（48）を利用して、ANCOM-BCの出力の頑健性を評価した。この2つ目のDifferential Abundance法は、注目する変数に基づく特徴量間の存在量の対数倍差も推定する。これらの推定された変化、または「差分」は、次にサンプル間で最も変化している特徴を決定するためにランク付けすることができます(48)。差分が大きければ大きいほど、その特徴は目的の変数との関連性が高く、その逆もまた然りである。ANCOM-BCは、他のDifferential Abundanceツールと高い一致性を示すと報告されており、我々の知見の再現性を高めている(49)。両ツールは、微生物叢データのサンプリングと配列決定方法によってもたらされるバイアスを考慮しており、食事-微生物叢研究において過去に使用されている(25, 50, 51, 52)。
ANCOM-BCは、HEI-2015スコアごとの関心のある主要変数として離散三分位グループ化を利用してR v 4.1.2で実行された（Supplemental Methods）。モデルは、連続変数としてBMIと年齢、離散変数として性、運動、喫煙頻度で調整された。これらの因子は、マイクロバイオームに対して大きな効果量を持つことが以前に確認されている（表1）(53)。SongbirdはPython 3.7でHEI-2015のスコアに対して実行され、有意なANCOM-BC出力が得られた（Supplemental Methods）。同様に、関心のある主変数は離散三分位グループ化で、モデルはBMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度で調整された。T3グループに関連する存在量の正負の変化が最も大きかった10個の特徴を "Top 20 Songbird differentials "として選択した。ANCOM-BCとSongbirdで重複する分類群または配列は、表2および表3に記した。
表2HEI-2015のTertile 1（n = 144）と比較してTertile 3（n = 144）のAmerican Gut Project成人に差分的に多く含まれる特徴 Total Score1
ASV2 分類法3 豊かさの違い4
ASV 1 o__Clostridiales; f__; g__; s__ 1.11 (0.31)
ASV 2 o__Clostridiales；f__Lachnospiraceae；g__Lachnospira；s__0.87（0.23）である。
ASV 3 o__Clostridiales;f__；g__；s__ 0.77 (0.22)
ASV 4 o__ビフィズス菌；f__ビフィズス菌科；g__ビフィドバクテリウム；s__ 0.71 (0.21)
ASV 5 * o__Clostridiales;f__Lachnospiraceaeの0.64（0.16）。
ASV 6 * o__Clostridiales; f__Lachnospiraceae 0.60 (0.17)
ASV 7 † o__Pasteurellales; f__Pasteurellaceae; g__Haemophilus; s__parainfluenzae 0.59 (0.18)
ASV 8 * o__Clostridiales；f__Ruminococcaceae；g__；s__-0.24（0.07）である。
ASV 9 o__Clostridiales；f__Ruminococcaceae；-0.24(0.06)
ASV 10 * o__Clostridiales;f__Ruminococcaceae;g__;s__ -0.28 (0.09)
ASV 11 * o__Clostridiales; f__Lachnospiraceae; g__[Ruminococcus]; s__gnavus -0.29 (0.09)
ASV 12 p__Proteobacteria -0.29 (0.09)
ASV 13 o__Clostridiales属; f__Ruminococcaceae属; g__Ruminococcus属; s__-0.32（0.10）。
ASV 14 バクテロイダレス目；f__[オドリバクテリウム科]；g__ブチリシモナス属；s__ -0.33 (0.10)
ASV 15 o__Clostridiales属; f__Lachnospiraceae属; g__Blautia属; s__ -0.33 (0.10)
ASV 16 o__Clostridiales；f__Ruminococcaceae（ルミノコッカス科） -0.37 (0.12)
ASV 17 * o__Clostridiales; f__Ruminococcaceae; g__Oscillospira; s__ -0.40 (0.12)
ASV 18 † o__Clostridiales; f__Lachnospiraceae; g__[Ruminococcus]; s__gnavus -0.42 (0.12)
ASV 19 o__Clostridiales; f__; g__; s__ -0.46 (0.13)
略号 ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index; p__ phylum; o__, order; f__, family; g__, genus; s__, species
1 豊かさの差は、三分位群分けを主要変数とし、BMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度で調整したANCOM-BCによって推定された。本報告では、存在量に有意差のあるASV（Benjamini-Hochberg; q-value < 0.05）を報告する。
2 † ASVはTop 20 Songbird differentialsで同定された；* TaxonはTop 20 Songbird differentialsで同定された。
3 簡略化のため、分類名は省略した。
4 Log-Fold difference (SE)として報告されている。
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表3HEI-2015コンポーネントにおいて、Tertile 1 (n = 144) と比較してTertile 3 (n = 144) のAmerican Gut Project成体で異なる頻度で存在する特徴量1
ASV2 分類法3 豊かさの違い4
果物全般 緑黄色野菜と豆類 全粒粉 乳製品 飽和脂肪酸
ASV 20 † f__Ruminococcaceae; g__Ruminococcus -0.61 (0.15)
ASV 21 * f__Lachnospiraceae 0.52 (0.12)
ASV 22 f__Bifidobacteriaceae; g__Bifidobacterium; s__adolescentis 0.91 (0.23)
ASV 2 f__Lachnospiraceae; g__Lachnospira; s__ 0.81(0.22)
ASV 7 † f__Pasteurellaceae; g__Haemophilus; s__parainfluenzae 0.68 (0.18) 0.81 (0.17)
ASV 23 f__Streptococcaceae；g__Streptococcus；s__0.56（0.16）。
ASV 24 f__Lachnospiraceae; g__Blautia; s__ 0.55（0.15）。
ASV 25 * f__Lachnospiraceae 0.53 (0.13)
ASV 19 * o__クロストリジウム属；f__；g__；s__ -0.49 (0.12)
ASV 26 f__Ruminococcaceae；g__Oscillospira（オシロスピラ） 0.84 (0.22)
ASV 27 * f__Ruminococcaceae;g__;s__0.73(0.20)。
ASV 28 f__Christensenellaceae; g__; s__ 0.70 (0.18)
ASV 29 * o__Clostridiales;f__；g__；s__ 0.63 (0.16)
ASV 30 f__Ruminococcaceae；g__Ruminococcus；s__0.53（0.14）。
ASV 31 * f__Ruminococcaceae;g__;s__0.50(0.15)である。
ASV 32 * o__Clostridiales;f__；g__；s__ 0.44 (0.12)
ASV 33 f__Lachnospiraceae; g__Clostridium -0.41 (0.12)
ASV 34 f__Lachnospiraceae; g__; s__ -0.42 (0.13)
ASV 35 f__Erysipelotrichaceae; g__Holdemania; s__ -0.43 (0.10)
ASV 36 f__Veillonellaceae; g__Veillonella; s__dispar 0.55 (0.13)
3. 3. 簡略化のため、分類記号は省略した。
3. 3. Log-Fold difference (SE)として報告された。
略号 ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index; o__, order; f__, family; g__, genus; s__, species
1 豊かさの差は、三分位群分けを主要変数とし、BMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度によって調整したANCOM-BCによって推定された。本報告では、存在量に有意差のあるASV（Benjamini-Hochberg; q-value < 0.05）を報告する。
2 † ASVはTop 20 Songbird differentialsで同定された；* TaxonはTop 20 Songbird differentialsで同定された
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HEI-2015のトータルスコアとコンポーネントスコアを連続変数としたANCOM-BCによる存在量差分析も行った。ANCOM-BCのパラメータは三分位分析（補足方法）と同じで、モデルもBMI、年齢、性別、運動、喫煙頻度で調整した。
結果
一般的なコホートの特徴
成人432人のコホートは、280人（65％）の女性で、平均年齢は45.4歳、平均BMIは24.3kg/m2であった（表1）。コホートの人種はほとんどが白人で（89％）、参加者の半数が大学院または専門職学位を持っていた（50％）。BMIと運動頻度は、T3とT1の間で有意に差があり（p＜0.01）、T3グループは平均してBMIが低く（23.4kg/m2）、運動頻度も高かった。
このコホートは、全体的に高い食事の質を示し（図1、補足表1）、平均HEI-2015総スコアは69.5であった。比較対象として、米国成人の平均トータルスコアは56.7（54）であり、低スコア三分位グループの平均スコア58.1（表1）により近いスコアであった。さらに、HEI-2015の13の構成要素のうち9つの要素で、アメリカ腸管プロジェクトのコホートは平均的な米国成人を上回っていた（図1A）。構成要素のうち7つのスコア（全果物、全野菜、緑黄色野菜と豆類、全タンパク質、魚介類と植物性タンパク質、精製穀物、添加糖）の分布では、中央値が最大スコアと等しくなっていた（図1B）。つまり、少なくとも50％の参加者がその成分の最高得点を獲得している。
図1
図1アメリカ腸内環境プロジェクトにおける健康な成人432人のHEI-2015スコア。(A)最大スコアに対する構成要素の平均スコアのパーセンテージを描いたレーダーグラフ。外側の円に近いデータポイントは、最大スコアに近いことを示す（実線＝アメリカ腸内細菌プロジェクト成人、点線＝NHANES）。(B) アメリカ腸管プロジェクト成人のHEI-2015コンポーネントスコアの分布を示す箱ひげ図。HEI, Healthy Eating Index; NHANES, National Health and Nutrition Examination Survey.
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食事の質と糞便の微生物多様性
アルファ多様性は、FaithのPDとObserved Featuresによって測定されたTotal Score T3群とT1群の間で差があったが、Shannon Indexでは差がなかった（pairwise Wilcoxon p-value < 0.1）(Figure 2A, Supplemental Figures 2A-3A)．グループ間の多様性は、T3グループとT1グループの間で、Total Scoreのすべてのベータ多様性指標において有意な差があった（PERMANOVA q-value < 0.1, Supplemental Table 2）。
図2
図2T3（n = 144）およびT1（n = 144）グループのAmerican Gut Project成人のFaithのPDによって測定された、T3とT1の間で有意差のある（A）総得点と（B-H）HEI-2015コンポーネントについてのアルファ多様性。* q値 < 0.1, ** q値 < 0.05; FDR補正によるペアワイズWilcoxon。HEI, Healthy Eating Index; Faith's PD, Faith's Phylogenetic Diversity; FDR, False Discovery Rate; T3, Tertile 3; T1, Tertile 1.の頭文字をとったもの。
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Faith's PD、Shannon Index、Observed Featuresのいずれにおいても、Greens and Beans、Dairy、Refined Grainsの各成分において、T3群はそれぞれのT1群に比べてα多様性が大きかった（図2、補足図2-3）。FaithのPDは、T3ではT1よりもWhole Fruit、Total Vegetables、Whole Grainsで大きく、Fatty Acids成分で小さかった（Figure 2）。これらの群間差の根底に単調な関係があるかどうかを調べるために、HEI-2015スコアとアルファ多様性測定値の間にスピアマンの相関を実行した。フェイスのPDは、ホールグレイン（ρ = 0.11, p値 = 0.02）、デイリー（ρ = 0.15, p値 = < 0.01） 、リファイングレイン（ρ = 0.15, p値 = < 0.01） と弱い正相関、ファティーアシッド（ρ = -0.13, p値 = < 0.01） と弱い負相関を持っていた。シャノンインデックスは乳製品（ρ = 0.17, p-value = < 0.01）および脂肪酸（ρ = -0.11, p-value = 0.03）と弱い相関があった。最後に、観察された特徴は、総スコアと弱い相関があり（ρ = 0.10, p-value = 0.04）、緑と豆（ρ = 0.10, p-value = 0.04）、全粒粉（ρ = 0. 11, p-value = 0.03）, 乳製品（ρ = 0.14, p-value = <0.01）, 脂肪酸（ρ = -0.10 , p-value = 0.05）, 精製穀類（ρ = 0.15, p-value = <0.01）であった。ベータ多様性は、果物の総量とナトリウムを除くすべてのHEI-2015の構成要素において、少なくとも1つの指標でT3とT1の間に差があった（補足表2）。総野菜と精製穀物は、すべての指標においてT3とT1の間でベータ多様性に有意な差がある2つの成分であった。
食餌の質とASVの存在量の差異
ANCOM-BCは、BMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度を潜在的交絡因子として調整しながら、総スコアについてT3とT1の間で19の差のあるASVを同定した（表2、図3）。ASV12はProteobacteria属に分類された以外は、すべて目レベルまで分類されていました（トリミングしたASVの配列は補足表3にあります）。
図3
図3American Gut Project 成人における HEI-2015 Total Score の Tertile 1 (n = 144) と比較して Tertile 3 (n = 144) で存在量に有意差 (Benjamini-Hochberg; q-value < 0.05) のある ASV の存在量の違い。存在量の対数倍差は、ANCOM-BCにより、Tertileグループ化を主変数とし、BMI、年齢、性別、運動、喫煙頻度により調整して推定された。ASVに割り当てられた分類法を表2に示す。ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index.
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19の特徴のうち15はClostridiales目に属し、この目の中で家族ランクが割り当てられたものは、LachnospiraceaeまたはRuminococcaceaeに分類された（表2）。T3群ではT1群に比べ7種のASVが多く、そのうち3種は属まで同定された。Lachnospira species unknown (ASV 2)、Bifidobacterium unknown (ASV 4)、Haemophilus parainfluenzae (ASV 7)である。他の12種のASVはT3での存在度が低く、そのうち6種は属名不明でした：Ruminococcus gnavus（ASV11とASV18）、Rumininococcus species unknown（ASV13）、Butyricimonas unknown（ASV 14）、Blautia unknown（ASV 15）、Oscillospira unknown（ASV17）です。
H. parainfluenzae（ASV 7）とR. gnavus（ASV 18）に関連するとされるASVは、Top 20 Songbird differentialsにも含まれていた（表2、補足表4）。つまり、BMI、年齢、性別、運動、喫煙頻度をコントロールしながら、Songbirdが同定したT3と最も正負に関連する20の特徴に含まれていたのである。興味深いことに、Songbirdの解析では、H. parainfluenzaeの特徴がT3と最も正に関連するASVであり、R. gnavusがT3と最も負に関連していた（Supplemental Table 4）。さらに、4つのユニークな分類群（その配列ではない）がANCOM-BCとSongbirdの両方で重複していた（表2）。これらはLachnospiraceae不明、Ruminoccaceae不明、R. gnavus、Oscillospira不明であった。これらの分類群は、Oscillospiraを除いて、両ツール間でlog-foldの差の方向が一致した。ANCOM-BCでは、OscillospiraはT3では存在量が少なかったが、Songbirdではこの分類群は存在量が多かった。
13のHEI-2015コンポーネントのうち5つが、T3グループとT1グループの間でASVの存在量に差があった（表3、図4）。これらの成分のうち4つはHEI-2015の適正成分（果物、緑黄色野菜と豆、全粒穀物、乳製品）であり、5つ目は飽和脂肪で、中庸成分である。
図4
図4American Gut Project成人におけるHEI-2015コンポーネントのTertile 1（n=144）と比較してTertile 3（n=144）で存在量に有意差のあるASV（Benjamini-Hochberg；q値<0.05）の差分。存在量の対数倍差は、ANCOM-BCにより、Tertileグループ化を主変数とし、BMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度で調整して推定された。ASVに割り当てられた分類法を表3に示す。ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index.
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BMI、年齢、性別、運動、喫煙の頻度を調整したすべての成分分析において、ANCOM-BCにより20種類のユニークなASVが差次的に多く同定された。このうち16個はFirmicutes門のClostridialesであった（表3）。これらの特徴のうち3つ（ASV 2、ASV 7、ASV 19）はTotal Score解析と重複し、ASV 7（H. parainfluenzae）はWhole Grainsと飽和脂肪の間で重複していた。全粒粉と飽和脂肪のASV 7 (H. parainfluenzae)と果物のASV 20 (Ruminococcus unknown)は、それぞれのSongbird分析でT3と最も正負の相関がある特徴としても同定された。さらに、7つの分類がANCOM-BCとSongbirdで特定されたT3グループと最も密接に関連する特徴の間で重複していた（補足表5-9）。
BMI、年齢、性別、運動、喫煙頻度を調整した上で、HEI-2015トータルスコアとコンポーネントスコアを連続変数としたANCOM-BC差異存在度分析も行い、補足表10および11に報告した。Lachnospira属、Bifidobacterium属、Haemophilus属、Lachnospiraceae科のRuminococcus属、Ruminococcaceae科のRuminococcus属、Butyricimonas属、Blautia属に関連すると考えられるASVは、Total Scoreに関する連続分析と分位分析の両方で同じ方向の関連性が確認されました。
連続成分分析では、野菜全体、全粒穀物、乳製品、魚介類と植物性タンパク質、精製穀物、飽和脂肪において、ASVの存在量の違いが明らかになった。Whole Grains と Saturated Fat では、連続分析と分位分析の間で、同定されたすべての分類群が同一であった。同様に、乳製品で確認された分類群は、連続分析でのみ確認されたClostridium ramosumを除き、三分位分析でも確認されました。最後に、野菜、魚介類および植物性タンパク質、精製穀物の連続分析で同定された分類群は、魚介類および植物性タンパク質の結果に特有のバクテロイデスおよびシャトルワシアを除き、総得点の三分位分析で同定された分類群と重なっています。
考察
この横断的解析は、健康的な食事指標-2015によって測定されたアメリカ人のための食事ガイドラインの遵守に基づいて、アメリカの腸プロジェクトからの432の健康な成人のサブセットにおける糞便微生物叢組成の違いを調査した。Total ScoreおよびVegetables、Greens and Beans、Whole Grains、Dairy、Refined Grainsのコンポーネントスコアの合計が高い成人は、マイクロバイオータの多様性がより高かった。Total Scoreの差分存在量解析では、複合糖質代謝に特化した分類群がより多く存在することが明らかになりました。食事ガイドラインが腸内細菌叢をどのようにサポートするかなど、食事と細菌叢に関する関心が高まっている中（55）、これらの新しい発見は、ガイドラインをより忠実に守っている人（すなわちT3コホート）とそうでない人（すなわちT1コホート）の便中細菌叢組成を区別するのにHEIが有用であることを示すもので、T1コホートのHEI得点が米国の一般成人集団と同様であったことからもより広い集団に対して意味があると言えるでしょう。
トータルスコア T3成人はT1成人に比べてアルファ多様性が大きく、他の大規模成人コホートにおける過去の食事-微生物相研究とも一致した。例えば、Twin UK Cohort (33)の成人2,070人はHEI-2010および地中海式食事スコアと、FINRISK (56)の成人4,930人は事前定義による健康食品選択スコアと関連していた。多様性が高いほど、この微生物生態系に安定性を与え、外部の摂動による構造と機能の変化に抵抗できるようになり（57,58）、それによって宿主の健康を促進するという仮説が立てられている（59）。
さらに、野菜、緑黄色野菜と豆、全粒穀物、乳製品、精製穀物のT3成人は、T1成人に比べてアルファ多様性が高かった。HEI-2015のスコアと便中微生物叢の縦断的な関連性を調べた研究では、これらの同じ構成要素をより強く遵守することが、食事の質が高く、同時にアルファ多様性が高い高齢者の特徴であると報告されている（42）。これらの知見は、1週間に30種類以上の植物を摂取する成人は、糞便微生物叢の多様性が高いという大規模なAmerican Gut Cohortの結果とも一致している(37)。多様性が高いということは、植物性食品（果物、野菜、豆類、穀物、ナッツ類）の中のさまざまな種類の繊維が、さまざまな腸内細菌叢の種をサポートする効果を反映している可能性がある（18）。これらの結果を総合すると、野菜、豆類、全粒穀物、乳製品を多く含み、精製穀物をあまり含まない食事パターンは、成人において糞便微生物の多様性が高いことと関連していることが示唆される。
逆に、脂肪酸T3群はT1群よりもα多様性が低かった（すなわち、不飽和脂肪と飽和脂肪の比率が大きいほど、微生物相の多様性が低いことと関連していた）。実際、食事脂肪の種類は、微生物の構造的変動に異なる影響を与える可能性がある（60,61）。興味深いことに、我々のコホートでは、脂肪酸と乳製品のスコアの間に負の相関があった（補足図4）。つまり、Dairyのスコアが高く、α多様性が高い人は、スコアが低い人に比べてFatty Acidsのスコアが低いということである。これと似たような代替仮説として、α多様性スコアが低いということは、発酵乳製品を摂取することで得られる微生物の摂取量が少ないということかもしれない(62)。
T3グループとT1グループとでは、Clostridiales属のLachnospiraceaeとRuminococcaceaeに属する分類群が多く、T1グループとT3グループとでは、Clostridiales属のLachnospiraceaeとRuminococcaceaeに属する分類群が多い。このパターンは、健康な退役軍人のコホート研究（34）、TwinsUKコホートの成人双子（33）、およびHEIを食事の質の指標として使用した多民族系高齢者（35、42）でも報告されている。これらの分類群は、複雑な植物性炭水化物の代謝に特化しているため（64）、我々の結果は、果物、野菜、豆類、ナッツ類などの食物繊維を多く含む食品の摂取が増えたことによる可能性があり、これはHEIトータルスコアの得点方法と合致している。例えば、正の倍数差を持ち、属が特定された3つの特徴は、いずれも食物繊維を多く含む食事や食品に関連している。Lachnospiraはアーモンド（65）や全粒粉（66）などの食事介入で増加することが報告されており、子供の野菜摂取量（67）および成人の事後的な「健康志向」の食事パターン（68）と正の相関があることが判明している。ビフィズス菌は全粒粉の摂取に反応して存在量が増加し（69, 70, 71）、ヘモフィルス・パラインフルエンザ菌の存在量は、豆類、果物、全粒粉などの食品と同様に、最近Healthy Eating Index-2010と正の相関があることが分かっている（72）。H. parainfluenzaeの健康への影響についてはまだ多くのことが分かっていないが、Lachnospiraは健康上の利益をもたらす可能性のある代謝物であるSCFAを生産し（21）、Bifidobacteriumは炭水化物のクロスフィードにおいて重要な役割を果たしており（73）、食物繊維を多く含む食事パターン、胃腸の微生物相および健康との関連を支持する結果を示している。
Total Score T3において存在量の少ない分類群（例えば、Blautia、Ruminococcus、Oscillospira）は、矛盾した証拠ではあるが、以前に食事と健康に関連付けられたことがある。我々の結果と一致するのは、健康な成人28人を対象にした事後的な健康志向の食事パターンを遵守している成人では、Blautiaの存在量が低いことが観察されたことである(68)。逆に、退役軍人およびペンシルバニアの成人コホートにおいて、Blautiaの豊度が高いHEI-2010および-2015スコアとそれぞれ正の相関があると報告したものもある(34,74)。疾患との関連では、Blautiaはスペイン人成人のコホートにおいて、肥満のバイオマーカーとして同定された(75)。本研究では、過去の研究において高質食 (42,76) と低質食 (44) の両方に関連する分類群である Ruminococcaceae Ruminococcus と Oscillospira の低存在が検出された。これらの一見矛盾した結果は、これらの異なる属に属する多くの異なる種が利用する食餌基質の多様性に起因している可能性がある (77,78)。
成分分析では，20種のASVで存在量の差が観察された。これらの分類群とHEI-2015の構成要素との関係は、過去の食餌-微生物叢に関する文献から得られた知見を反映している。例えば、全粒粉の消費は、Lachnospira (66), Bifidobacterium (70, 71), H. parainfluenzae (72) and Blautia (79) の存在量の増加と関連しており、これらはすべてT3において存在量が多いことが本書で報告されている。乳製品T3におけるClostridiumの存在度が低いことは、過体重の成人における高乳製品食介入から得られた知見と一致する（80）。ここでは、飽和脂肪の摂取が少ないと報告した人において、HaemophilusとVeillonellaが多く見られた。これらの細菌は、成人の胆汁サンプルによく含まれる属として同定されており（81）、また胆汁関連疾患である原発性硬化性胆管炎との関連も指摘されている（82,83）。本明細書における観察は、消化管微生物叢の構造を調節することが知られている胆汁酸による飽和脂肪の消化を介した食事主導型の腸-肝臓相互作用を反映しているのかもしれない（61,84,85）。
ここに示した結果は、TwinsUK (33), FINRISK (56), Multiethnic (35,42), Malmö Offspring (68), PREDICT (72) などの大規模な国際成人コホートにおける過去の食事-微生物叢研究からの知見を裏付けるものであった。これらの集団における微生物叢の構造の類似性は、高い食事の質に関連する一般的な微生物叢を示唆している。重要なのは、これらの知見を発展させて、病気や抗生物質の使用がない米国の成人の特に健康なコホートにおけるこれらのパターンを報告し、米国における「健康な」マイクロバイオームの定義（86）および食事摂取との関連性を概念化するのに役立つ可能性があることである。例えば、最近の研究では、健康な成人における植物性食品摂取のバイオマーカーとして様々な糞便分類群が確立されており、いくつかの分類群は本研究で報告された属、すなわちLachnospiraおよび未分類のClostridialesと重なっていた(87)。さらに、高齢者の多民族コホートの横断的解析では、果物および野菜の摂取量、血清バイオマーカー、マイクロバイオータの多様性および構成との関連が報告されている（88）。今回紹介したような存在量の差の解析と合わせて、大規模コホートでの研究を継続することで、「健康な」マイクロバイオームの理解に近づくことができるだろう。
本研究の強みは、微生物叢のサンプリングと配列決定データの複雑さを考慮した2つのアバンダンス差分解析法を用いたことである(47,48)。さらに、食事と疾病の関連性を研究するために使用される検証済みの指標であるHEI-2015の使用を採用している。研究の限界には、クラウドソーシングによる募集設計に起因すると思われるコホートの社会人口統計学的均質性が含まれる。これらの社会人口統計学的特性は、個人の食事の質に影響するため（89,90）、本書に記載した微生物叢の特性は一般人を代表するものではない可能性がある。さらに、多くのHEIコンポーネントで観察された高スコアは、三分位間のスコアの制約された分布のため、頑健な解析を可能にしなかったかもしれず、このコホートにおけるHEI-2015コンポーネントスコア間の適度な相関は、重複した所見をもたらしたかもしれない（補遺図4）。さらに、希釈を用いたライブラリサイズの調整は、データの省略につながり（91）、自己報告データは、想起バイアスになりやすい食事データのように、不正確な測定につながる可能性がある（92）。この研究の横断的な性質は、食事の質と糞便微生物叢の間の因果関係を決定することを妨げる。
結論として、我々は、HEI-2015スコアの高さで層別した健康な成人の間で、腸内細菌叢に食事の影響を強調する証拠を裏付ける糞便微生物組成の違いを観察し、「健康な」マイクロバイオームの定義を目指す今後の研究の参考となる、非常に健康なコホートからの結果を提示することでこれまでの研究の延長とした。食事パターンの調節が腸内細菌叢に及ぼす影響を詳述し、将来の食事ガイドラインに新たな証拠を提供するためには、大規模疫学研究におけるメタボロミクスと縦断的データサンプリングを取り入れた将来の学際的研究が必要である。
未出典の文献
10, 19, 20.
謝辞
Ziyang Pan、Jordan Lovett、Zachary Meekerには、このプロジェクトの初期開発において技術的な貢献をしていただいたことに感謝する。ADBとHDHは研究の設計を行い、ADBは研究の実施とデータの分析を行い、DM、AG、RKは重要な分析的専門知識を提供し、ADBとHDHは原稿を書き、HDHは最終内容に対する主要な責任を負う。最終原稿は全著者が読み、承認した。
付録A. 補足データ
以下は、本論文の補足データである。
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参考文献
Sommer F
Bäckhed F
腸内細菌叢は、宿主の発生と生理の支配者である。
ナットレブMicrobiol。2013; 11: 227-238
記事で見る
スコープス(2089)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ホイブレヒトI
Zouiouich S
ローブイックA
ヴァンデンブルクZ
Vogtmann E
ピサヌ S
イグアセル I
スカルバート A
インデイブ I
スメロフV
他。
がんリスクに関連するヒトマイクロバイオーム：疫学研究の系統的レビュー。
Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2020; 29: 1856-1868
記事で見る
スコープス (25)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ターンボーPJ
ハマディM
ヤツネンコT
カンタレルBL
ダンカン A
レイRE
ソギンML
ジョーンズWJ
ロー BA
Affourtit JP
他
肥満とリーン双子のコア腸内細菌叢。
Nature. 2009; 457: 480-484
記事で見る
スコープス (5570)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ムスコギューリG
カントーネE
カッサラーノS
トゥッチナルディD
バレアL
サバスタノS
コラオA
腸内細菌叢：肥満を治療するための新しいパス。
Int J Obes Suppl. 2019; 9: 10-19
記事で見る
パブコメ
クロスレフ
グーグル奨学生
ビジェイA
バルデスAM
慢性疾患における腸内細菌叢の役割：ナラティブレビュー。
2022; 76: 489-501
記事で見る
スコープス(35)
クロスリファレンス
Google Scholar
ファン Y
ペダーセン O
ヒトの代謝的健康および疾患における腸内細菌叢。
Nat Rev Microbiol. 2021; 19: 55-71
記事で見る
スコープス(911)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
フライシュハッカーSE
ウォテキCE
コーツPM
ハバードVS
フラハティGE
グリックマンDR
ハーキンTR
ケスラーD
李
Loscalzo J
他
国の栄養研究の強化。新しい連邦政府の協調的な研究努力と権限のための根拠と選択肢。
Am J Clin Nutr.2020; 112: 721-769
記事で見る
スコープス (26)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
フェイスJJ
グルージJL
シャルボノー M
スブラマニアン S
シードルフ H
グッドマンAL
クレメンテJC
ナイトR
ヒースAC
ライベルRL
他。
ヒト腸内細菌叢の長期安定性。
Science. 2013; 3411237439
記事で見る
スコープス(1261)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
オルソンLM
ブールンドF
ニルソンS
カーンMT
グンメソンA
ファガーバーグL
エングストランドL
パーキンス R
ウールレン M
ベルグストロムG
他
正常な腸内細菌叢の動態。スウェーデンにおける1年間の縦断的な人口調査。
セルホストマイクロビー。2022; 30: 726-739
記事で見る
スコープス (15)
要旨
全文
全文PDF
Google Scholar
デビッドLA
モーリスCF
カーモディRN
グーテンバーグDB
バトンJE
ウルフBE
リンAV
デブリンAS
ヴァルマ・Y
フィッシュバッハMA
他
食事がヒトの腸内細菌叢を迅速かつ再現性高く変化させる。
Nature. 2014; 505: 559-563
記事で見る
スコープス (5575)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
デ・フィリッポC
カヴァリエリD
ディ・パオラ M
ラマゾッティ M
プーレJB
マサールS
コリーニS
ピエラッチーニG
リオネッティ P
腸内細菌叢の形成における食事の影響は、ヨーロッパとアフリカの農村からの子供たちの比較研究によって明らかにした。
PNAS米国。2010; 107: 14691-14696
記事で見る
スコープス（3705）
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ウォーカーAW
インスJ
ダンカンSH
ウェブスターLM
ホルトロップG
ゼー X
ブラウン D
スターズMD
スコットP
ベルジェラットA
他。
ヒト大腸内細菌叢における優勢菌群および食事応答性菌群。
ISME J. 2011; 5: 220-230
記事で見る
スコープス (1115)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
アレンJM
メーリングLJ
ニエミロGM
ムーアR
クックMD
ホワイトBA
ホルシャーHD
Woods JA
運動は、痩せ型および肥満型ヒトの腸内細菌叢の組成と機能を変化させる。
Med Sci Sports Exerc. 2018; 50: 747-757
記事で見る
スコープス(349)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
デトレフセンL
レルマンDA
繰り返される抗生物質の摂動に対するヒト遠位腸内細菌叢の不完全な回復と個体差のある反応。
PNAS USA. 2011; 108: 4554-4561
記事で見る
スコープス (1525)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ルバスタードQ
アル・ガリスGA
グレゴワールM
シャペレG
ジャワダンF
ダイリーE
バタールE
ナイツD
モンタッシェE
系統的レビュー：非抗生物質処方薬によって誘発されるヒトの腸内環境異状。
Aliment Pharmacol and Ther. 2018; 47: 332-345
記事で見る
スコープス(125)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ロートシルトD
ワイスブロッドO
バーカンE
クリルシコフ A
コレムT
ゼーヴィ D
コステアPI
ゴドネバ A
Kalka IN
バーN
他。
ヒトの腸内細菌叢の形成において宿主遺伝学よりも環境が優位に立つ。
Nature. 2018; 555: 210-215
記事で見る
スコープス (1301)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
デボスWM
ティルグ H
ヴァン・ハルM
カニPD
腸内細菌と健康：メカニックの洞察。
Gut. 2022; 71: 1020-1032
記事で見る
スコープス (139)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ホルシャーHD
食物繊維とプレバイオティクスと胃腸の微生物叢。
Gut Microbes. 2017; 8: 172-184
記事で見る
スコープス (719)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
趙玲
張福
丁 暁
Wu G
Lam YY
王 暁
Fu H
Xue X
呂 慈
Ma J
他
食物繊維によって選択的に促進される腸内細菌は、2型糖尿病を緩和する。
Science. 2018; 359: 1151-1156
記事で見る
スコープス(1100)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ウーGD
チェン J
ホフマンC
ビッティンガー K
チェン YY
キールボー SA
ビュートラ M
ナイツD
ウォルターズ WA
ナイトR
他
長期的な食事パターンと腸内細菌の腸型との関連性。
Science. 2011; 334: 105-108
記事で見る
スコープス (4106)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
コー・エー
デバッダF
コヴァチェヴァ-ダッチャリーP
Bäckhed F
食物繊維から宿主生理学へ。主要な細菌の代謝産物として短鎖脂肪酸。
Cell. 2016; 165: 1332-1345
記事で見る
スコープス (2739)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
アニックGM
朴由美
スバーAF
シャップTE
Reedy J
NIH-AARP diet and health studyにおけるインデックスベースの食事パターンと肺がんリスク。
ユーロ・ジェー・クリン・ニュートリ 2016; 70: 123-129
記事で見る
スコープス (42)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
ジェイコブスDR
Steffen LM
研究における曝露としての栄養素、食品、および食事パターン。食品シナジーのためのフレームワーク。
2003; 78: 508S-513S
記事で見る
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
ジェイコブスDR
グロスMD
タプセルLC
食品の相乗効果。栄養を理解するための運用概念。
2009; 89: 1543S-1548S
記事で見る
スコープス (409)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
コティヤールA
カルティエ-メホストA
リトウィンNS
Chaumont S
Saccareau M
レイツェロビッチF
タップ・J
クートニコワH
ロペスDG
マクドナルドD
他
A posteriori dietary patterns better explain variations of the gut microbiome than individual markers in the American Gut Project（事後的な食事パターンによって、個々のマーカーよりも腸内細菌の変動をよりよく説明できる。
Am J Clin Nutr. 2022; 115: 432-443
記事で見る
スコープス (9)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
米国保健社会福祉省および米国農務省. 2015 - 2020年版アメリカ人のための食生活指針. 2015.

記事で見る
Google Scholar
米国農務省および米国保健社会福祉省. アメリカ人のための食事ガイドライン、2020-2025。2020.

記事で見る
Google Scholar
Choi Y
フープスSL
トマ CJ
ジョンソンAJ
食事パターン-マイクロバイオームデータ統合のためのガイド。
J Nutr. 2022; 152: 1187-1199
記事で見る
スコープス(4)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
ケーブル ME
チンEL
ストームスD
ルメイDG
Stephensen CB
健康な米国成人コホートにおける食物繊維摂取と腸内細菌叢組成の関連性を捉えた食事多様性のツリーベース分析。
J Nutr. 2022; 152: 779-788
記事で見る
スコープス (8)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
クレブス-スミス SM
パンヌッチTRE
スバーAF
カークパトリックSI
ラーマンJL
トゥーズJA
ウィルソンMM
リーディ J
健康的な食事インデックスの更新。HEI-2015。
J Acad Nutr Diet. 2018; 118: 1591-1602
記事で見る
スコープス (727)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
フー EA
ステフェンLM
コリーシュ J
アッペルLJ
レブホルツCM
Healthy Eating Index-2015およびその他の食事パターンの遵守は、心血管疾患、心血管死亡率、および全死因死亡率のリスクを低下させる可能性がある。
J Nutr. 2020; 150: 312-321
記事で見る
スコープス (75)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
シュヴィングシャックル
Hoffmann G
Healthy Eating Index、Alternate Healthy Eating Index、Dietary Approaches to Stop Hypertension Scoreで評価される食事の質と健康アウトカム。コホート研究の系統的レビューとメタアナリシス。
J Acad Nutr Diet. 2015; 115: 780-800.e5
記事で見る
スコープス (354)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
Bowyer RCE
ジャクソンMA
パリスターT
スキナー J
スペクターTD
ウェルチAA
Steves CJ
ヒトの腸内細菌叢研究における食事のコントロールのための食事指標の使用。
Microbiome. 2018; 6: 77
記事で見る
スコープス(68)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
劉 毅
アジャミNJ
エル・セラグHB
ヘアC
グラハムDY
ホワイトDL
チェン L
Wang Z
プレウ S
Kramer J
他。
ヒトにおける食事の質と大腸粘膜関連腸内細菌叢。
Am J Clin Nutr. 2019; 110: 701-712
記事で見る
スコープス (60)
PubMed
アブストラクト
フルテキスト
全文PDF
Google Scholar
マスカリネックG
ハラーMAJ
モンローKR
シェパード JA
ハントJ
ランドルフ TW
ウィルケンズLR
ブシェイ CJ
ル・マルシャン L
リムU
他
Fecal Microbial Diversity and Structure Are Associated with Diet Quality in the Multiethnic Cohort Adiposity Phenotype Study（便中微生物の多様性と構造は、多民族コホート脂肪率表現型研究において食事の質と関連している。
J Nutr. 2019; 149: 1575-1584
記事で見る
スコープス(34)
PubMed
アブストラクト
フルテキスト
全文PDF
Google Scholar
モアヤイリ A
ハモンド CJ
バルデスAM
スペクターTD
コホートプロファイル。TwinsUKと健常高齢者双生児研究。
Int J Epidemiol. 2013; 42: 76-85
記事で見る
スコープス (174)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
マクドナルドD
ハイドE
デベリウスJW
モートンJT
ゴンザレス A
アッカーマンG
アクセノフ AA
ベサズB
篠山紀信
チェン Y
他。
アメリカンガット：市民科学マイクロバイオーム研究のためのオープンプラットフォーム。
mSystems. 2018; 3e00031
記事で見る
クロスリファレンス
グーグル・スカラー
ゴンザレス A
ナバス-モリナJA
コシオレックT
マクドナルドD
バスケス-バエザY
アッカーマンG
デレウス J
ヤンセン S
スワフォードAD
オルチャニアンSB
他。
Qiita: ウェブ上で可能な迅速なマイクロバイオームメタアナリシス。
Nat Methods. 2018; 15: 796-798
記事で見る
スコープス(242)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
アミールA
マクドナルドD
ナバス-モリーナJA
コピロヴァE
モートンJT
ゼック・シュウ・ズー
カイトリーEP
トンプソンLR
ハイドER
Gonzalez A
他
Deblurは、一塩基コミュニティーの配列パターンを高速に解決します。
mSystems. 2017; 2 (e00191-16)
記事で見る
スコープス(792)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
アミール A
マクドナルドD
ナバス-モリーナJA
デベリウスJ
モートン JT
ハイドE
ロビンス-ピアンカA
ナイト R
室温輸送中の糞便サンプルにおける微生物繁殖の補正。
mSystems. 2017; 2 (e00199-16)
記事で見る
スコープス(94)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
クリスタールAR
コラールAS
フィッシャーJL
Plascak JJ
Stumbo PJ
ワイス・アール
Paskett ED
ウェブベースの自己記入式グラフ式食物摂取頻度調査票の評価。
J Acad Nutr Diet. 2014; 114: 613-621
記事で見る
スコープス (92)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
馬英九
マスカリネック G
リム U
ブシェイ CJ
ウィルケンズLR
セティアワンVW
ル・マルシャンL
ランドルフ TW
ジェンキンスIC
カーティスKR
他。
多民族コホート研究における食事の質と腸内細菌叢の特性との長期的な関連性。
Br J Nutr. 2021; : 1-10
記事で見る
グーグルスカラー
ライティネン K
モッカラ K
全体的な食事の質は、腸内細菌叢の多様性と豊富さに関係する。
Int J Mol Sci. 2019; 20: 1835
記事で見る
スコープス(39)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
シカニーJM
デマーRT
ジョンソンAJ
フィノNF
Meyer K
エンスラッドKE
レーンNE
オルウォルES
カドDM
Zmuda JM
他。
高齢の地域在住男性における食事パターンと腸内細菌叢の関連性。
Am J Clin Nutr. 2019; 110: 1003-1014
記事で見る
スコープス(39)
PubMed
アブストラクト
フルテキスト
全文PDF
Google Scholar
ボリエン E
ライドアウトJR
ディロンMR
Bokulich NA
アブネットCC
アル・ガリスGA
アレクサンダーH
アルムEJ
アルムガムM
アスニカーF
他。
QIIME 2を用いた再現性、対話性、拡張性のあるマイクロバイオームデータサイエンス。
Nat Biotechnol. 2019; 37: 852-857
記事で見る
スコープス (5889)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ケリーBJ
グロスR
ビッティンガーK
シェリル・ミックス S
ルイスJD
コルマンRG
ブッシュマンFD
李 浩
ペアワイズ距離とPERMANOVAを用いたマイクロバイオーム研究の検出力とサンプルサイズ推定。
Bioinformatics. 2015; 31: 2461-2468
記事で見る
スコープス (217)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
林 宏
Das Peddada S
バイアス補正によるマイクロバイオーム組成の解析。
Nat Commun. 2020; 11: 3514
記事で見る
スコープス (193)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
モートンJT
マロッツC
ウォッシュバーンA
シルバーマン J
ザラメラLS
エドランド A
ゼングラーK
ナイト R
基準フレームを用いた微生物組成の測定基準の確立
Nat Commun. 2019; 10: 1-11
記事で見る
スコープス(251)
クロスリファレンス
グーグル・スカラー
ウォーレンZD
16Sアンプリコンシーケンスから得られた2つの大規模なパーキンソン病腸内細菌叢データセットを用いた存在量の差のテスト方法の比較研究。
BMC Bioinformatics. 2021; 22: 265
記事で見る
スコープス(16)
クロスリファレンス
Google Scholar
ステゲPB
ホーディックJ
シェティSA
Visser M
ヴィヴィーンMC
ロジャーズMRC
Gijsbers E
Dierikx CM
ファン・デル・プラッツRQJ
ファン・デュイケレンE
他
オランダ人集団における長期的な食習慣がヒト腸内レゾームに与える影響。
サイ・レップ 2022; 12: 1892
記事で見る
スコープス(2)
クロスリファレンス
Google Scholar
テイラーBC
レイツェロビッチF
ポワレルM
シェイファー JP
姜 玲
アクセノフ A
リトウィンN
ハンフリーG
マルティーノC
ミラー・モンゴメリー S
他。
発酵食品の消費は、腸内マイクロバイオームおよびメタボロームにおける系統的な差異と関連している。
mSystems. 2020; 5: e00901-e00919
記事で見る
スコープス (53)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ワン・Z
ウシク M
バスケス-バエザY
チェンGC
イサシ CR
ウィリアムズ-グエンJS
フア S
マクドナルドD
ティアガラジャンB
ダビグロスML
他。
微生物の共起は、腸内細菌と米国移民、食事摂取量、肥満との関連を複雑にしている。
ゲノムバイオロジー(Genome Biol.) 2021; 22: 336
記事で見る
スコープス(2)
クロスリファレンス
Google Scholar
ファロニー G
ヨーセンズ M
ヴィエイラ-シルヴァ S
王 J
ダージ・Y
ファウスト K
クリルシコフ A
ボンダー MJ
バジェス-コロマーM
ヴァンデプットD
他。
腸内細菌群の変異の集団レベルの分析。
サイエンス. 2016; 352: 560-564
記事で見る
スコープス (1205)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
米国農務省. アメリカ人の年齢層別健康的な食事指数2015スコアの平均値. 2018.

記事で見る
グーグル スカラー
アーメット AM
ディーハンEC
オサリバンAF
モタ JF
フィールドCJ
プラドCM
ルシーAJ
ウォルターJ
腸内細菌叢に照らして健康的な食事を再考する。
セルホストマイクロビー。2022年6月8日；30：764-785
記事で見る
スコープス (14)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
グーグルスカラー
コポネンKK
サロセンサーリA
ルースカネンMO
ハヴリンナAS
Männistö S
ヨウシラハティP
パルムJ
サリド R
サンダース K
ブレナンC
他。
健康的な食品選択と腸内細菌叢プロファイルの関連性。
Am J Clin Nutr. 2021; 114: 605-616
記事で見る
スコープス (29)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
陳 麗華
王 迪
ガルマエバ S
クリルシコフ A
ヴィッチ・ヴィラ
ガセサ R
シンハ・ティ
セガール E
ウィールスマ RK
Wijmenga C
他。
ヒト腸内細菌群の長期的な遺伝的安定性と個人特異性。
Cell. 2021; 184: 2302-2315.e12
記事で見る
スコープス (62)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
コイテ KZ
シュルーターJ
フォスターKR
マイクロバイオームの生態学。ネットワーク、競争、および安定性。
Science. 2015; 350: 663-666
記事で見る
スコープス (977)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ファサレラM
Blaak EE
ペンダースJ
ナウタ A
Smidt H
Zoetendal EG
腸内細菌叢の安定性と回復力。腸の健康を調節するために、摂動に対する応答を明らかにする。
Gut. 2021; 70: 595-605
記事で見る
スコープス(104)
クロスリファレンス
Google Scholar
ファバ F
ギタウR
グリフィンBA
ギブソンGR
トゥーヒーKM
Lovegrove JA
メタボリックシンドロームの「リスク」集団において、食事の脂肪と炭水化物の種類と量が糞便中のマイクロバイオームと短鎖脂肪酸の排泄を変化させる。
Int J Obes. 2013; 37: 216-223
記事で見る
スコープス (279)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
デブコタ S
ワン・イー
ムッシュ MW
レオーネ V
フェールナー・ピーチ・H
ナディムパリA
アントノプロスDA
ジャブリB
Chang EB
食餌性脂肪によるタウロコール酸は、Il10-/-マウスの病原体拡大および大腸炎を促進する。
Nature. 2012; 487: 104-108
記事で見る
スコープス (1224)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
マルコML
ヒルC
ハトキンスR
スレイヴィンJ
タンクレディDJ
メレンシュタインD
サンダースME
微生物の推奨一日摂取量があるべきですか？
J Nutr. 2020; 150: 3061-3067
記事で見る
スコープス（20）
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
Wastyk HC, Fragiadakis GK, Perelman D, Dahan D, Merrill BD, Yu FB, Topf M, Gonzalez CG, Van Treuren W, Han S, Robinson JL, Elias JE, Sonnenburg ED, Gardner CD, Sonnenburg JL.腸内細菌叢を標的とした食事は、ヒトの免疫状態に影響を与える。腸内細菌叢を標的とした食事は、ヒトの免疫状態を調節する。Cell. 202;184(16):4137-4153.e14.

記事で見る
Google Scholar
ビドル A
スチュワートL
Blanchard J
レシャイン S
多様な腸内細菌群集におけるlachnospiraceaeとruminococcaceaeによる線維芽細胞特異性の遺伝的基盤の解明。
Diversity Multidisciplinary Digital Publishing Institute. 2013; 5: 627-640
記事で見る
Google Scholar
ホルシャー HD
テイラー AM
スワンソンKS
ノボトニーJA
ベアDJ
アーモンドの消費と加工は、健康な成人男女の胃腸内細菌叢の構成に影響を与える。無作為化比較試験。
Nutrients. 2018; 10: 126
記事で見る
スコープス(64)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
バネガスSM
メイダニM
バーネットJB
ゴールディンB
ケイン A
ラスムッセン H
ブラウンC
ヴァンゲイP
ナイツD
ジョンナラガッダ S
他
6週間の無作為化試験で全粒粉を精製穀物に置き換えることは、健康な成人の腸内細菌叢と免疫・炎症マーカーに緩やかな影響を与える。
Am J Clin Nutr. 2017; 105: 635-650
記事で見る
スコープス(160)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
スミス・ブラウン P
モリソン M
クラウス L
Davies PSW
乳製品と植物性食品の摂取は、オーストラリアの2～3歳児における糞便微生物叢の変化と関連している。
サイ・レップ 2016; 6: 1-8
記事で見る
スコープス(45)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
エリクソン U
ブランクウォールL
ヘルストランドS
ニルソンPM
Orho-Melander M
健康志向のフードパターンは、Malmö Offspring Studyにおける糖尿病予備軍および腸内細菌叢と関連する。
J Nutr. 2020; 150: 861-872
記事で見る
スコープス (19)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
アズカラート・ペリルMA
リッターAJ
サヴァイアーノD
モンテアグド-メラ A
アンダーソン C
マグネスST
Klaenhammer TR
短鎖ガラクトオリゴ糖が乳糖不耐症者の腸内細菌に与える影響。
プロック・ナトル・アカッド・サイ・ユー・エス・エー. 2017; 114: E367-E375
記事で見る
スコープス (127)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
クリステンセンEG
リヒトTR
クリステンセンM
バールMI
閉経後女性における12週間のエネルギー制限食介入中の全粒粉小麦のビフィズス菌増殖効果。
Eur J Clin Nutr. 2013; 67: 1316-1321
記事で見る
スコープス (31)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
コスタビレA
クリンダーA
ファバF
ナポリターノA
フォリアーノV
レナードC
ギブソンGR
Tuohy KM
全粒小麦の朝食シリアルは、ヒトの腸内細菌叢にプレバイオティクス効果をもたらす。二重盲検、プラセボ対照、クロスオーバー試験。
Br J Nutr.2008; 99: 110-120
記事で見る
スコープス (315)
PubMed
クロスレビュー
グーグル奨学生
アスニカーF
ベリーSE
バルデスAM
グエンLH
ピッキーノG
ドリューDA
リーミンE
ギブソンR
ル・ロイC
カティブ H アル
他。
1,098人の深い表現型から得られた宿主の代謝および習慣的な食事とマイクロバイオームとの関連性。
Nat Med. 2021; 27: 321-332
記事で見る
スコープス (220)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
オキャラハン A
van Sinderen D
ビフィズス菌とそのヒト腸内細菌叢の一員としての役割。
Front Microbiol. 2016; 7: 925
記事で見る
スコープス (469)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
バゲリ M
シャー RD
モズレーJD
Ferguson JF
健康的な食事指数のメタボロームおよびマイクロバイオームワイド関連研究は、食事パターンと代謝状態を結びつけるメカニズムを指摘する。
Eur J Nutr. 2021; 60: 4413-4427
記事で見る
スコープス(4)
Crossref
Google Scholar
カンパニーズ J
ゴザルベスMJ
プラパガL
カルデロン-ペレスL
Llauradó E
ペドレA
バルスRM
ヒメネス-ヘルナンデス N
サンドバル-ラミレスBA
デルバスJM
他。
腸内細菌叢プロファイルとその臨床変数との関連性、過体重/肥満とリーン被験者における食事摂取量。クロスセクショナル研究。
Nutrients. 2021; 13: 2032
記事で見る
スコープス(27)
クロスリファレンス
Google Scholar
ハローC
モンテス-ボレゴM
Rangel-Zúñiga OA
アルカラン・ディアスJF
ガメス-デルガド F
ペレス-マルティネス P
デルガド＝リスタ J
キンタナ-ナバロGM
ティナホネスFJ
ランダBB
他
つの健康的な食事は、ヒト肥満集団におけるインスリン感受性を改善する腸内細菌群集を調節する。
J Clin Endocrinol Metab. 2016; 101: 233-242
記事で見る
スコープス (163)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ゴフナU
コニコフT
ニールセン HB
オシロスピラとその関連細菌-メタゲノム種から代謝の特徴まで。
エンバイロン・マイクロビオール. 2017; 19: 835-841
記事で見る
スコープス(195)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ラ・ローAJ
スエンG
ルミノコックス：腸内生態系の重要な共生生物。
J Microbiol. 2018; 56: 199-208
記事で見る
スコープス(115)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
マルティネス I
ラティマーJM
フーバックKL
ケースJA
ヤン J
ウェーバーCG
ルークJA
ローズDJ
キュレギャンG
ピーターソンDA
ら。
腸内マイクロバイオーム組成は、全粒粉誘発性免疫学的改善と関連している。
ISME J. 2013; 7: 269-280
記事で見る
スコープス (368)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
Swarte JC
Eelderink C
Douwes RM
サイード MY
Hu S
ポストA
ウェスターホイスR
バッカーSJL
Harmsen HJM
乳製品の大量摂取と低摂取が腸内細菌叢に及ぼす影響。無作為化クロスオーバー試験の結果。
Nutrients. 2020; 12: 1-13
記事で見る
スコープス(7)
クロスリファレンス
Google Scholar
ペレイラ P
アホーV
アローラ J
ボイド S
ヨケライネン K
ポーリンL
Auvinen P
Färkkilä M
原発性硬化性胆管炎における胆汁性微生物叢。疾患の進行と胆道異形成の発症に及ぼす影響。
PLoS One. 2017; 12e0182924
記事で見る
スコープス(47)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
クライシ MN
アチャジーA
ベッグスAD
Horniblow R
ツェレピスC
グクートスG
ゴーシュ S
エー・R
ローマンN
ヴァン・シャイクW
他
原発性硬化性胆管炎-炎症性腸疾患における大腸遺伝子発現、腸内細菌叢、および免疫浸潤の試験的統合解析。胆汁酸経路と疾患の関連性。
J Crohn's Colitis. 2020; 14: 935-947
記事で見る
スコープス (0)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ラピドットY
アミールA
ベン-シモンS
ヴァイツマンE
コーヘン-エズラ O
ダビドフ Y
ワイス・P
ブラディシェフスキーT
セゲヴ S
コレンO
他。
原発性硬化性胆管炎患者における唾液および糞便のマイクロバイオームの変容。
Hepatol Int. 2021; 15: 191-201
記事で見る
スコープス(13)
クロスリファレンス
Google Scholar
リドロンJM
カンDJ
ハイレモンPB
バジャージJS
胆汁酸および腸内細菌叢。
Curr Opin Gastroenterol. 2014; 30: 332-338
記事で見る
スコープス (726)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
稲垣利彦
モシェッタA
リー YK
Peng L
Zhao G
ダウンズ M
ユー RT
シェルトン JM
リチャードソンJA
レパJJ
他。
核内胆汁酸受容体による小腸の抗菌性防御の制御
Proc Natl Acad Sci U S A. 2006; 103: 3920-3925
記事で見る
スコープス (807)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シャナハン F
ゴーシュTS
オトゥールPW
健康なマイクロバイオーム-健康な腸内細菌の定義は何ですか？
Gastroenterology. 2021; 160: 483-494
記事で見る
スコープス (85)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
シンLM
李 毅
マンシャーマニ A
オーヴィルLS
ウェルジME
ブッシェル C
カーン NA
シャロンCS
ノボトニーJA
Baer DJ
他。
健康な成人における食物摂取を予測するためのバイオマーカーとしての糞便細菌。
J Nutr. 2021; 151: 423-433
記事で見る
スコープス (16)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
フランケンフェルド CL
ハラーMAJ
マスカリネックG
モンローKR
シェパードJA
フランケAA
ランドルフ TW
ウィルケンズLR
ブシェイ CJ
ル・マルシャン L
他
腸内細菌は、多民族コホートにおける果物や野菜の摂取の循環型食事バイオマーカーと関連している。
J Acad Nutr Diet. 2022; 122: 78-98
記事で見る
Scopus (7)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
シングルトンCR
ウィンクラーM
Hougtaling B
アデヤミOS
Roehll AM
ピョンケJJ
Steeves EA
人種/民族、社会経済的地位、地理的位置の交わりを理解する。米国の消費者の食品購入のスコープレビュー。
Int J Environ Res Public Health. 2020; 17: 7677
記事で見る
スコープス(12)
クロスリファレンス
Google Scholar
パークSY
シュベツォフ YB
カン M
セティアワンVW
ウィルケンズLR
ル・マルシャン L
Boushey CJ
10年間の食事の質の変化は、多民族コホート研究におけるベースラインの社会人口学的およびライフスタイルの因子と関連している。
J Nutr.2020; 150: 1880-1888
記事で見る
スコープス (16)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
マクマーディPJ
ホームズ S
無駄にしない、欲しがらない。なぜマイクロバイオームデータを希釈することは許されないのか。
PLoS Comput Biol. 2014; 10e1003531
記事で見る
スコープス (1583)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シム J-S
Oh K
Kim HC
疫学調査における食事評価法。
Epidemiol Health. 2014; 36e20140
記事で見る
PubMed
クロスレフ
Google Scholar
記事情報
掲載履歴
受理されました。2023年2月13日
改訂版受理 2023年1月18日
受理：2023年1月18日 2022年6月2日
出版段階
In Press Accepted Manuscript インプレス
識別番号
DOI: https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.02.018

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図
図1
図1アメリカ腸内環境プロジェクトにおける健康な成人432人のHEI-2015スコア。(A)最大スコアに対する平均成分スコアの割合を示したレーダーグラフ。外側の円に近いデータポイントは、最大スコアに近いことを示す（実線＝アメリカ腸内プロジェクト成人、点線＝NHANES）。(B) アメリカ腸管プロジェクト成人のHEI-2015コンポーネントスコアの分布を示す箱ひげ図。HEI, Healthy Eating Index; NHANES, National Health and Nutrition Examination Survey（全米健康栄養調査）。
図2
図2アメリカン・ガット・プロジェクト成人のT3（n＝144）およびT1（n＝144）グループの（A）総スコアおよび（B-H）HEI-2015コンポーネントについてフェイスのPDで測定したアルファ多様性で、T3とT1の間に有意差がある。* q値 < 0.1, ** q値 < 0.05; FDR補正によるペアワイズWilcoxon。HEI, Healthy Eating Index; Faith's PD, Faith's Phylogenetic Diversity; FDR, False Discovery Rate; T3, Tertile 3; T1, Tertile 1.HEI-2015は、Health Eating IndexとFaith's PDを組み合わせたものである。
図3
図3American Gut Project成人におけるHEI-2015 Total ScoreのTertile 3（n = 144）とTertile 1（n = 144）の比較で有意に異なるASVの存在量の差（Benjamini-Hochberg；q値 < 0.05）. 存在量の対数倍差は、ANCOM-BCにより、Tertileグループ化を主な関心変数とし、BMI、年齢、性別、運動、喫煙頻度により調整して推定された。ASVに割り当てられた分類法を表2に示す。ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index.
図4
図4American Gut Project成人におけるHEI-2015コンポーネントについて、Tertile 3（n = 144）でTertile 1（n = 144）と比較して存在量に有意差のあるASV（Benjamini-Hochberg；q値 < 0.05）の差分。存在量の対数倍差は、ANCOM-BCにより、三分位グループ化を主変数とし、BMI、年齢、性別、運動および喫煙頻度で調整して推定された。ASVに割り当てられた分類法を表3に示す。ASV, Amplicon Sequence Variant; HEI, Healthy Eating Index.
表
表1HEI-2015トータルスコアの三分位群ごとのAmerican Gut Project成人432名のコホート特性1
表2HEI-2015 Total ScoreのTertile 1（n = 144）と比較してTertile 3（n = 144）のAmerican Gut Project成人に豊富に存在する特徴量1
表3HEI-2015のコンポーネントにおいて、Tertile 1（n=144）と比較してTertile 3（n=144）のアメリカン・ガット・プロジェクト成人に異なる頻度で存在する特徴1
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