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栄養生理学、代謝、および栄養素と栄養素の相互作用| 153巻、第10号、P2827-2841、10月2023

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食物繊維を分解し短鎖脂肪酸を産生するヒト糞便微生物叢の実験的能力は、食事の質および身体計測パラメータと関連している

https://jn.nutrition.org/article/S0022-3166(23)72531-5/fulltext


アンナ・M・マリノフスカ
マルゴルザタ・マイッチャー
ギド・JEJ．Hooiveld
マルタ・サバン
アガタ・クロヴィエツカ
マルシン・シュミット
すべての著者を表示
オープンアクセス掲載:2023年8月10日DOI:https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.08.007
PlumXメトリクス

要旨
背景
短鎖脂肪酸（SCFA）はヒトの健康に有益であると考えられている。SCFAを産生する細菌の能力、食事、および健康との関連は完全には理解されていない。
目的
ヒトの糞便微生物叢のSCFA産生能と水溶性・不溶性食物繊維代謝能を評価し、ヒトの食事、体格パラメータ、糖質・脂質代謝との関連を検討することを目的とした。
方法
成人200名を対象に横断研究を行った。食事は食事記録を用いて評価した。酢酸、酪酸、プロピオン酸の産生能と水溶性食物繊維の分解能は、糞便サンプルをペクチン含有ブロスに接種した生体外実験で評価した。不溶性食物繊維を分解する可能性を評価するため、糞便中のβ-グルコシダーゼ活性を測定した。
結果
食物繊維の代謝能力の高さを決定する主な食事要因は、野菜、果物、ナッツ類、種子類の摂取量の多さであった。交絡因子について調整した後、グルコースおよび脂質パラメータは、調査した微生物能力のいずれとも有意な関連を示さなかったが、プロピオン酸産生能力はヒップ周囲径と有意な関連を示し（β＝-0.018、P＝0.044）、これは特に健康的な食事をしている人に認められた。
結論
食物繊維を多く含む食品を多く摂取することは、糞便微生物叢の水溶性食物繊維および不溶性食物繊維を分解する能力と正の相関があること、また、健康的な食事を摂っている人は、プロピオン酸を産生する微生物の能力を高めることで恩恵を受ける可能性があることが確認された。
キーワード
食事の質
腸内細菌叢
食物繊維
短鎖脂肪酸
肥満
略語
ASV（amplicon sequence variant）、DP（dietary pattern）、EC（enzyme cellulase）、ECap（experimental capacity）、FM（fecal microbiota）、HDP（healthy dietary pattern）、HEI（healthy eating index）、PICRUSt2（Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States）、PP（predicted potential）、RA（relative abundance）、SCFA（short-chain fatty acid）、WDP（western dietary pattern）。
はじめに
腸内細菌叢は、短鎖脂肪酸（SCFA）などの様々な代謝産物の産生を通じてヒトの健康にプラスの影響を与える可能性がある［[1]］。プロ/プレ/シンバイオティクスサプリメントまたは経口/直腸投与によって達成されるSCFAの高い血中または糞便レベルは、グルコースホメオスタシスを調節し、インスリン感受性を最適化し、血圧を低下させ、満腹感を高め、全身の脂質酸化を増加させるなどして、2型糖尿病、心血管疾患、および肥満の緩和および/または予防と関連している。したがって、腸内細菌叢によるSCFA産生は、腸内細菌叢がこれらの疾患の予防や症状の緩和に関与するメカニズムのひとつであると考えられている [2, 3, 4]。
SCFAは小腸［［5］］と大腸［［6］］の両方で産生されるが、後者の方が高濃度である。SCFAは、食物繊維とアミノ酸（バリン、ロイシン、イソロイシン）の発酵によって生成される。しかし、後者の基質は分岐鎖SCFAの産生につながり、SCFA総産生の約5％しか寄与していない［[6]］。食物繊維発酵の幅は広く、総繊維では40％未満［[7]］、レジスタントスターチでは80％近い［[8]］と報告されている。このような発酵性の違いは、腸内細菌叢の組成と代謝される食物繊維の供給源および種類に起因している［[9]］。プロバイオティクス、プレバイオティクス、高繊維食が糞便中SCFAを増加させることは多くの研究で示されているが［[6]］、食物繊維の摂取量と糞便中または便中SCFAとの間に直線的な相関関係を示さない研究もある［10、11、12、13］。
水溶性食物繊維は微生物叢による急速な発酵を受けやすいが、セルロースや非水溶性食物繊維のほとんどは発酵が遅く、そのままの状態を維持しやすい傾向がある［[14]］。その結果、第一の繊維群の正味エネルギー値は≤10 kJ/gに達するのに対し、第二の繊維群のそれは0 kJ/gに近い［[15]］。食物繊維は主に酢酸、プロピオン酸、酪酸に代謝され、これらのSCFA間のモル生産比は通常60:25:15である[[16]]。これらのSCFAは大腸で速やかに吸収されるが［[11]］、クロスフィーディング［[17]］と呼ばれる過程において、他のSCFAや細菌の代謝産物の産生基質として作用することもある。げっ歯類の研究では、プロピオン酸が満腹感をもたらし、肝グルコース産生を減少させることが示されている［[18]］。プロピオン酸はまた、酢酸またはグルコースからの肝臓脂肪生成を阻害する。酢酸および酪酸は、主に宿主の脂質代謝に導入され、脂質合成から脂質酸化への変化を促進する［[6]］。また、熱発生を促進することもある［[19]、[20]］。SCFAは、ペプチドチロシン-チロシン（PYY）およびグルカゴン様ペプチド-1（GLP-1）（プロピオン酸および酪酸）の腸内ホルモンの産生を誘導することによって、また、経細胞神経伝達物質サイクル（酢酸）の変化を伴う中枢視床下部のメカニズムを介して、食物摂取に影響を与え、食欲を減退させることができるため、SCFAと肥満予防との関連も指摘されている［[21］］。SCFAは遊離脂肪酸受容体2も活性化する可能性がある。脂肪細胞における遊離脂肪酸受容体2の活性化は、脂肪組織における脂肪蓄積の抑制につながり、結果としてインスリン感受性の増加につながる可能性がある［［19］］。SCFAは炎症プロセスの制御にも関与しており、その乱れは肥満や2型糖尿病と関連している［[22]］。
SCFAが肥満に良い影響を与えるという証拠はあるが、最近のメタアナリシスでは、肥満の人は糞便中の酢酸、プロピオン酸、酪酸濃度が高いことが示されている［[23］］。SCFAsの糞便中濃度が高いのは、微生物産生の増加、微生物の相互摂食パターンの変化、粘膜吸収の低下、または通過速度だけの結果かもしれない［[24]］。また、体重が減少すると糞便中のSCFA濃度が低下することが示されており［[25]］、これは一方では食物摂取量の減少によって説明できるかもしれないが、他方では体重減少を目的とした食事介入中はSCFA産生の主要基質である食物繊維の摂取量が増加する［[26]］。その結果、これらのFAsが肥満に及ぼすプラスまたはマイナスの影響について明確な結論を出すことは困難である。このような矛盾は、SCFAは通常、血中ではなく糞便サンプルで測定されるが、SCFAは循環に速やかに取り込まれ、糞便中に排泄されるのはSCFAのごく一部（約5％）であるため［[27］、SCFAの糞便中濃度は血中濃度を反映していない可能性がある［[28］］という事実から生じる可能性がある。］ そのため、健康指標を糞便中よりも血液中のSCFA測定値と関連付ける方が適切であるように思われる。しかし、循環SCFAは腸内発酵と発酵食品（チーズ、バター、アルコール飲料、ピクルス、ザワークラウト、醤油、ヨーグルトなど）の摂取の両方から得られる可能性があるため［[29］、血中SCFAと微生物叢の機能特性との間に直接的な関連性を示すことはできない。
腸内細菌叢が産生するSCFAがヒトの健康に与える影響を研究するために、メタゲノミクス、メタトランスクリプトミクス、メタボロミクスなど、微生物の機能プロファイルを評価する様々な手法が用いられている［[30]］。バイオインフォマティクス技術により、配列決定されたマイクロバイオームに基づいて微生物の代謝能を予測することができる。いくつかの研究では、予測された腸内細菌叢の代謝能力と、1型糖尿病、炎症性腸疾患、神経疾患、メタボリックシンドロームなどの様々な健康パラメータや状態との関連性が報告されている［[31]］。しかし、このような予測では、微生物間の相互摂食（SCFA産生の場合には重要）や転写の制御は考慮されていない［[6]］。さらに、すべての腸内細菌叢の塩基配列が決定されているわけではなく、コードされているタンパク質の機能がすべてわかっているわけでもないため、すべての機能を予測できるわけではない［[30]］。これらの理由から、このような結果はある程度慎重に解釈されるべきであり、このような知見は代表的なモデルを用いた機能アッセイによって確認されることが推奨される［[30]］。
本研究では、ヒトの糞便微生物叢（FM）の機能的特性を、SCFAを産生する代謝能と食物繊維を代謝する代謝能の観点から、ヒトの食事と、人体計測パラメータや炭水化物・脂質代謝などの健康パラメータとの関連で評価することを目的とした。また、微生物アンプリコン配列から推測されるこれらの機能的特性が、実験的に評価された能力と関連しているかどうかを評価することも目的とした。このことは、将来、食物繊維代謝にバイオインフォマティック手法を応用する可能性に関する情報を提供するかもしれない。
研究方法
研究デザイン
2017年3月から2018年5月にかけて200名の被験者を登録し、観察研究（横断研究）を実施した。研究研究参加者を含むすべての手続きは、ポズナン医科大学の地方倫理委員会の承認を得た（番号486/2016）。すべての被験者から書面によるインフォームドコンセントを得た。
サンプルサイズは、本研究の主要目的である、異なる食事パターン（DP）を持つ人々の間の微生物多様性の差異に基づいて算出した。計算では、2つのDP群間のシャノン指数の差を0.2、平均値のSDを0.5と仮定した。各群に必要な100人の参加者が登録された[32]。幅広い食習慣を保証するために、健康的なDP（n = 100）または西洋的なDP（n = 100）のいずれかの参加者のみが含まれた。DPへの割り当てはEasy Diet Screener [33]に基づいて行われた。成人ボランティア（31～50歳）が登録され、各DPカテゴリーに同数の男女が登録された。除外基準は以下の通り：過去6ヵ月以内のプロバイオティクスおよび/または抗生物質の使用、過去6ヵ月以内の食習慣の変更、糖尿病、胃腸疾患、がん、妊娠中または授乳中、脂質低下薬の使用。
ポズナン生命科学大学人間栄養・栄養学科に直接来校した。人体測定が行われ、血清生化学パラメータ測定のために一晩絶食（10～12時間）後に血液サンプルが採取された。便サンプルは、スプーンを蓋につけた滅菌プラスチックチューブ（25mL）に参加者が採取した。参加者は、大学に来る前に冷蔵庫で24時間以内に保管するよう依頼され、そこで直ちにDNA分離と生体外実験のために処理された。募集戦略と研究の流れは、以前に発表されている[32],[33]。
食事評価
食事摂取に関する詳細な情報は、参加者が連続3日間（うち1日は非稼働日）に記録した食事記録に基づいて評価された。各参加者は、飲食した製品の種類と量を詳細に記述する必要性について指導された。食事の栄養価および食品の摂取量は、Diet 6.0ソフトウェア（National Food and Nutrition Institute、ワルシャワ）を用いて推定された［[34],[35]］。
食事の質を評価するためにHealthy Eating Index（HEI）を用いた［[36],[37]］。参加者の変動するエネルギー摂取量を考慮するため、様々な食事製品の消費量はg/1000kcalで決定された。すべての多量栄養素の消費は、総エネルギーに占める割合として報告された。食物繊維および食塩の摂取量は絶対値で測定した。食事の評価およびDPの推定に関する詳細な情報は以前に報告されている[[32],[33]]。
身体測定および生化学パラメータの測定
以下の人体測定パラメータを測定した：体重および体組成（BodPod、Cosmed）、身長（stadiometer、0.5cm単位で記録）、ウエストおよびヒップ周囲径（非伸縮性テープ、mm単位で記録）。BMI（kg/m2）およびウエスト・ヒップ比は標準式に従って算出した。
グルコース、総コレステロール、LDLおよびHDLを含む脂質プロファイル、トリグリセリドを、Konelab 20分析装置（Thermo Fisher Scientific）を用いて直接酵素比色法（それぞれ981779、TR13421、981956、981823、および981301）で、製造業者の手順に従って測定した。
その他のパラメータの測定
身体活動量は、国際身体活動質問票［[38]］を用いて推定した。さらに、参加者全員が、7段階のBristol Stool Form Scale [[39]] を用いて普段の便の形を推定し、質問票を用いて排便頻度を回答した。
腸内細菌叢組成分析
QIAamp DNA Stool Mini Kit（Qiagen）を用いて、24時間以内に採取し4℃で保存した新鮮な便サンプルからDNAを分離した。16S rRNA［［40］］のV3-V4領域を以下のプライマーを用いて増幅した：341F（5′-CCTACGGNGGCWGCAG-3′）および785R（5′-GACTACHVGGTATCTAATCC-3′）および配列決定（MiSeqシステム、イルミナ）により、微生物叢の組成を決定した。MiSeq Reporterソフトウェアバージョン2.6を使用して、サンプルを自動的にデマルチプレックスし、生リードのfastqファイルを作成した。
すべてのバイオインフォマティクス手順は、以前に詳述されている[[32]]。簡単に説明すると、dada2パイプライン(1.8)[[41]]を用いて、amplicon sequence variant (ASV)アプローチでリードをクラスタリングした。SILVAバージョン138のリファレンスデータベースを使用し、その後に種の割り当てを行い、すべての分類学的ランクの微生物にASVを割り当てた[[42]]。少なくとも1つのサンプルで存在率が0.25%以上の分類群のみを残し、偽配列をフィルタリングした[[43]]。
Phyloseq[[44]]、microbiome[[45]]、vegan[[46]]のRパッケージを使用した。Rパッケージは、分類群の相対存在量（RA）を使用して腸内細菌叢組成のすべての分析を実行するために使用された。
食物繊維を代謝する腸内細菌叢能力の推論
ペクチン（EC 4.2.2.10；ペクチン・リアーゼ）およびセルロース（β-グルコシダーゼ；EC 3.2.1.21およびセルラーゼ；EC 3.2.1.4）の分解を担う酵素をコードする遺伝子のRA、ならびに腸内細菌叢の食物繊維代謝経路を推定した。 4）、および酢酸、プロピオン酸、酪酸の合成経路を、Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States (PICRUSt2) ソフトウェアを用いてアンプリコン配列から推定した[47, 48, 49, 50, 51, 52]。
MetaCycデータベース[[53]]を用いて、SCFAの合成につながる関連経路を検索した。データセットで検出されたか否かにかかわらず、すべての経路と酵素のリストは補足表1に示されている。
各SCFAを生産する微生物群集の総能力は、データセットで検出された関連経路のRAを合計することで推定した（PWY-5100、P161-PWY、P124-PWY、P461-PWY、P162-PWY、P163-PWY、PWY-6590、酢酸の場合はFERMENTATION-PWY； プロピオン酸の場合はP108-PWY、PWY-7013、PWY-5088、FERMENTATION-PWY、酪酸の場合はPWY-5022、PWY-5676、CENTFERM-PWY、PWY-5677、P162-PWY、P163-PWY、PWY-6590、FERMENTATION-PWY）。
不溶性食物繊維を代謝する腸内細菌叢能力の実験的決定
セルロースやヘミセルロースなどの不溶性食物繊維分子の骨格は、β-グリコシド結合で互いに結合した糖モノマーで構成されている。そこで、不溶性食物繊維を代謝する微生物叢の能力の代用として、糞便中のβ-グルコシダーゼ活性が用いられた。β-グルコシダーゼは、末端の非還元性β（1→4）-結合D-グルコース残基に作用して炭水化物を加水分解し、D-グルコースを放出する。DNA抽出と16S RNA配列決定のために採取された全参加者の新鮮な糞便サンプルは、滅菌生理食塩水中の10％（w/w）便溶液の調製にも使用された。この溶液は、新鮮な糞便サンプルをフィルター付きストマッカーバッグ（Bag Page R、Interscience社製）に入れ、ホモジナイズし、ろ過して調製した。使用したフィルターは、細菌、酵母、カビ細胞の通過を可能にするため、気孔率が250μm未満であった。その後、β-グルコシダーゼ活性を、製造者のプロトコールに従い、比色アッセイ（Sigma Aldrich, MAK129）を用いて二重測定した。
便サンプル中の細菌密度の違いを補正するため、その量は、以前に記載された手順に従って、Anaerobe Basal Agar（Thermo Scientific Oxoid）にプレーティングした希釈・培養サンプル中の便のCFU/gをカウントすることにより推定した［[54]］。最後に、β-グルコシダーゼ活性を糞便中のIU/gで表し、log(CFU/g)で割った。
ペクチンを代謝しSCFAを産生する腸内細菌叢能力の実験的決定
腸内細菌叢の食物繊維代謝能とSCFA産生能を測定するため、生体外実験を行った。試験参加者全員から提供された濾過済みの新鮮な便懸濁液を、前節で述べた手順に従って調製し、嫌気性菌基礎ブロス（35.4 g/L、Thermo Scientific Oxoid）とリンゴ由来ペクチン（Sigma Aldrich、cat.no 93854）6.67 g/Lを含むブロスに添加した。これまでの生体外発酵研究では、通常10～11 g/Lの食物繊維を使用していた［[55]、[56]］；しかし、ペクチンの冷水への溶解度が低く（2 g/L）、塊が形成されるため、使用するペクチンの量をわずかに減らし、50℃に加温した培地に溶解させた。水溶性食物繊維の主な供給源は果物であり［[57]］、リンゴはポーランドで最も頻繁に食べられている果物である（Faostatデータベース）ことから、リンゴペクチンが選ばれた。このようにして調製したブロスを3つの30mLサンプルに分け、糞便サンプルの最終希釈倍率は、以前に発表された研究［[55]］に基づく1：100とした。サンプルのうち1つは直ちに遠心分離して細菌バイオマスを除去し、さらなる分析まで-80℃で凍結保存した。各糞液の残りのサンプルは、嫌気性ガス発生小袋（AnaeroGen AN0025A, Thermo Scientific Oxoid）とともに、ガス密閉ボックス（GENbox, bioMérieux）内で37℃で培養した。24時間後、これらのサンプルも遠心分離し、上清を凍結した。生体外での培養に関するさらなる詳細は、以前に記述されている[[54]]。
ペクチンと酢酸、プロピオン酸、酪酸のレベルは、インキュベートしていないサンプルとインキュベートしたサンプルで測定した。
試料中のペクチンの総量は、Fibertecシステム（Tecator社製）を用い、Total Dietary Fiber Assay Kit（Megazyme, K-TDFR-100A/K-TDFR-200A）を用いて、食物繊維測定のための標準的な酵素-重量測定法（AACC method 32-05.01およびAOAC method 985.29に基づく）を用いて測定した。毎回、あらかじめ遠心分離（3,400 x g; 10分; 4℃）し、-80℃で凍結した各糞液から25mLのサンプルを2つずつ使用した。簡単に説明すると、サンプルは、メーカーのプロトコールに記載されている情報に従って、最適な温度とpHで、熱安定性α-アミラーゼ、プロテアーゼ、アミログルコシダーゼによる酵素消化を順次行った。この溶液を4容量の98%エタノールで沈殿させ、一晩放置した後、ろ過し、105℃で乾燥させ、重量を測定した。最終結果は灰分補正され、灰分量はマッフル炉で525℃、5時間加熱して測定した。
SCFAはGCによって二重測定した[[58]]。簡単に説明すると、試料1 mLに内部標準物質（20 ppmの2-エチル酪酸）を注入し、200 μLの50%硫酸で加水分解し、ホモジナイズした。次にFAを1mLのエチルエーテルで抽出し、試料を15,000×gで5分間遠心分離した。上清1μLを、炎イオン化検出器を備えたGC（HP 6890、Agilent Technologies）に注入した。分離はSelect FAMEカラム（50 m × 0.25 mm × 0.25 μm、Agilent Technologies）で行った。スプリット比は20:1で、キャリアガスは水素を流速1.5 mL/minで使用した。オーブン温度プログラムは以下の通り： 100℃で3分間、20℃/分で250℃まで昇温し、5分間保持した。各SCFAの濃度は、各SCFAの面積を内部標準物質の面積と比較することで算出した。
腸内細菌叢（ECap）のペクチン代謝能とSCFA産生能を推定するため、24時間培養後のペクチン/SCFA存在量から未培養サンプルのペクチン/SCFA存在量を差し引き、その結果を未培養サンプルのペクチン/SCFA存在量とCFU数の小数対数で割った。したがって、高い値は細菌が多量のSCFAを生産できたことを示す。一方、ペクチンの代謝能力については、マイナスの値が低いほど多くのペクチンが発酵されたことを示し、0に近い値はペクチンがほとんど発酵されなかったことを示す。
統計分析
データはRソフトウェア・バージョン4.1.2を用いて解析した。非変換、対数、平方根、および逆変換したデータ分布の正規性は、Shapiro-Wilk 検定を用いてチェックした。いずれのデータも正規分布していなかったため、すべての解析にノンパラメトリック統計検定を用い、データは四分位範囲付き中央値で示した。DP群間のパラメータの差の統計的有意性は、Mann-Whitney U検定（matrixTestsパッケージ）を用いて決定し、P値<0.05を統計的に有意とみなした。解析では、欠損データに対して一対削除を適用した。
FM組成のβ多様性（ASVレベル）が、腸内細菌叢の食物繊維代謝能とSCFA産生能の実験値および予測値の両方と関連しているかどうかを検定するために、パーミュテーショナル分散分析を適用した（veganパッケージ[[46]]）。これらの関連は、Bray-Curtis距離測定を用いた主座標分析プロット上にプロットした。ECapの分布は非常に歪んでいるため、主座標分析プロット上の点は、実際の値ではなく、能力の順位に従って色付けした。
スピアマン係数（Hmisc Rパッケージ）を用いていくつかの相関分析を行い、そのP値は偽発見率アプローチ（qvalue Rパッケージ）を用いて補正した。Q値が0.1未満を統計的に有意とみなした。これらの解析では、食習慣のばらつきが大きいグループを作成するために、健常DP（HDP）群と西洋DP（WDP）群を組み合わせた。これらの分析には以下の相関が含まれた： 1）実験値と予測値（パスウェイと個々のパスウェイの総和として）の相関を分析し、特定のパスウェイがこれらの機能特性に関与しているかどうかを示した； 3）食物繊維を代謝しSCFAを産生する糞便細菌属のRAと実験および予測された能力、4）SCFAを産生し食物繊維を代謝するFMの食事摂取量とECap、5）SCFAを産生し食物繊維を代謝するFMとECapの人体計測、生化学、ライフスタイル、α多様性。FMだけでなく、人体計測および生化学的パラメータもWDPとHDPでは異なるため[32,33]]、これらの相関分析はDPサブグループでも実施した。
最後の相関分析でみられた有意な結果が、人体測定パラメータ（年齢、性別、身体活動、HEI）、血清グルコース（BMIを追加）、脂質プロファイル（喫煙状況を追加）と関連することが知られている他の変数ではなく、分析された能力に本当に関連しているかどうかを確認するために、これらの変数で調整した線形回帰モデルを構築した。
すべての可視化は、ggplot2パッケージ[[59]]を用いて作成した。
結果
研究グループの説明
研究の流れと集団の徹底的な説明は、公表されている[32],[33],[54]。簡単に説明すると、WDPに割り付けられた参加者は、食事の質が統計的に有意に低く、食物繊維摂取量が低く、単糖摂取量が高く、全粒穀物、果物、野菜、豆類、ナッツ・種子類の摂取量が低かっただけでなく、体脂肪率、BMI値、身体活動量が低く、血清コレステロール値、LDL値、トリグリセリド値が高かった。血清グルコース濃度は群間で有意差はなかったが、参加者の12％において推奨値の100mg/dLを超えていた［[60]］。
食物繊維を代謝しSCFAを産生する実験的能力と予測能力との関連性
微生物アンプリコン配列（PICRUSt2）から推測される機能的特性とex vivo実験で決定された機能的特性が同様の方法で食物繊維分解特性を測定しているかどうかを評価するために、相関分析が行われた。実験的に測定されたFMの酢酸、プロピオン酸、酪酸産生能は、微生物アンプリコン配列から予測され、それぞれ産物が酢酸、プロピオン酸、酪酸である経路のRAの合計で表される潜在能力とは相関しなかった（図1）。各SCFAの生産が特定の経路と関連しているかどうかを確認するため、各経路の予測RAをそれぞれのECapと相関させたが、これも統計的に有意な結果は得られなかった（補足図1）。
図1
図1SCFAを合成し繊維を代謝する糞便微生物叢の予測潜在能力と実験能力との関連性の散布図。統計的に有意な相関係数は星印で示す。SCFAは短鎖脂肪酸。
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しかし、実験的に測定されたβ-グルコシダーゼ活性は、酵素セルラーゼ（EC 3.2.1.4）の予測RA（r = 0.14, P = 0.047）と正の相関が認められたが、β-グルコシダーゼ（EC 3.2.1.21）のRA（P = 0.12）とは相関が認められなかった。FMとのインキュベーション後のペクチン量の相対的変化は、ペクチン・リアーゼ（EC 4.2.2.10）の予測RAと負の相関があった（r = -0.14, P = 0.05）（図1）。つまり、この酵素の予測RAが高いほど、インキュベーション後のペクチン量は少なかった。
繊維分解はプロピオン酸および酪酸の生産と正の相関がある
測定されたSCFAのいずれにおいても、生体外接種後の存在量の増加が、分解される繊維の種類と関連しているかどうかを評価するために、相関分析を行った。水溶性食物繊維（ペクチン）と不溶性食物繊維（β-グルコシダーゼ活性）を代謝する能力は、統計的に有意に相関していた（r = -0.31、P < 0.005）（図2A）。これらはまた、各SCFAを産生するECapとも相関していた（図2B、C）。糞便を添加したブロス中のプロピオン酸および酪酸の合成量は、β-グルコシダーゼ活性が増加するにつれて（それぞれr = 0.24, q = 0.004; r = 0.21, q = 0.01）、またブロス中のペクチン量が減少するにつれて（それぞれr = -0.34, q < 0.001; r = -0.17, P = 0.04）増加した。酢酸の相関は、ペクチン分解との関連においてのみ統計的に有意であった（r = 0.38, q < 0.001）。
図2
図2水溶性食物繊維と不溶性食物繊維の代謝実験能力間の相関（A）、脂肪酸生成実験能力と水溶性食物繊維の代謝実験能力間の相関（B）、不溶性食物繊維の代謝実験能力間の相関（C）。Q値はプロット上に示されている。
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FMは食物繊維を代謝するECapと関連している
FM組成が食物繊維を分解するECapとどのように関連しているかを推測するために、ヒートマップを用いた相関解析を行った。実験的に研究された微生物能力のうち、腸内細菌叢組成のβ多様性はペクチン代謝能力（q = 0.06）とのみ有意に関連していたが、腸内細菌叢組成の分散は比較的低く説明された（R2 = 0.69%）（図3）。一方、予測された能力は、分析された酵素のRAまたは経路の合計（酢酸、プロピオン酸、酪酸の場合）の全てと関連していた（補足図2）。プロット上の各ドットは1人の参加者の細菌群集を表しているため、補足図2から、ペクチンリアーゼ活性が予測される細菌（補足図2A）は、セルロース分解能力（2C）と酢酸産生能力（2D）も潜在的に持っており、一方、β-グルコシダーゼ活性が予測される細菌（2B）は、プロピオン酸産生能力（2E）と酪酸産生能力（2F）も潜在的に持っていると視覚的に結論づけることができる（同様の色で示す）。さらに、腸内細菌叢のα多様性（シャノン指数および逆シンプソン指数）は、特にWDP群において、ペクチンおよびセルロースを代謝するECapと相関していた（図4）。α-多様性パラメータと酪酸産生ECapの間には、HDP群では負の相関（それぞれr = -0.24および-0.23）、WDP群では正の相関（両相関ともr = 0.24）がみられた。外れ値を除外しても結果は変わらなかった。
図3
図3ペクチンの代謝（A）、β-グルコシド結合の消化（B）、AA（C）、PrA（D）、BA（E）を産生する細菌のβ多様性とFMのECapとの関連を示す、ASVレベルでのBray-Curtis距離のPCoAプロット。各ポイントの色は、解析したECapのランクを表している。多重検定で調整した並べ替え分散分析の結果を各プロットに示す。AA、酢酸、ASV、アンプリコン配列変異体、BA、酪酸、ECap、実験能力、FM、糞便微生物叢、PrA、プロピオン酸。
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図4
図4人体計測、ライフスタイル、生化学的パラメータ、腸内細菌叢のα多様性、および腸内細菌叢の組成に関連するパラメータと、食物繊維を代謝して短鎖脂肪酸を産生する腸内細菌叢のECapとの相関を示すヒートマップ。結果は、研究グループ全体（A）、HDP（B）およびWDP（C）のサブグループで示した。スピアマンの相関係数は、＊印はq値＜0.05、＊印はq値0.05～0.1、★印はq＞0.1、P＜0.05。ECapは実験能力、FMは糞便微生物叢、HDLは高比重リポ蛋白、HDPは健康的食事パターン、LDLは低比重リポ蛋白、TGはトリグリセリド、WDPは欧米型食事パターン、WHRはウエスト-ヒップ比。
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いくつかの糞便細菌属は同時に、生体外でのペクチン発酵能と負の相関、糞便β-グルコシダーゼ活性と正の相関、さらに予測ペクチンリアーゼ活性および予測セルラーゼ活性と正の相関を示した（図5、補足図3）。これは、オシロスピラ科のいくつかの細菌（UCG-002、NK4A214グループ）や[Eubacterium] ruminantiumグループの場合であった。バクテロイデスや[ルミノコッカス]gnavusグループには、分解がないことを示唆する逆の関連が示された。一方、Roseburia、Fusicatenibacter、Coprococcus、CAG-56、Blautia、Akkermansia、[Eubacterium] eligens groupはβ-グリコシド結合の分解（実験的に決定された分解と予測された分解の両方）と正の相関があった。
図5
図5ペクチンおよびβ-グリコシド結合を代謝する実験的能力と予測される潜在能力との相関の同じ方向を示す細菌属。両方の代謝ポテンシャルに関連する細菌は、円の交点に示されている。
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SCFA産生量によると、ほとんどの場合、菌属のRAと実験値と予測値の相関係数は逆向きであった。唯一の例外はBifidobacteriumとNK4A136グループで、それぞれ酢酸産生と酪酸産生に正の相関があった（補足図3）。
食物繊維を代謝しSCFAsを産生する食事とECap
食物繊維を代謝しSCFAsを産生する微生物の能力が参加者のDPと関連しているかどうかを評価するために、HDPとWDPの参加者間のこれらの能力の差の統計的有意性を検証した。
β-グルコシダーゼの糞便中活性は、HDP群の方がWDP群よりも高かったが（282±331 IU/g/log[CFU/g]に対して185±332 IU/g/log[CFU/g]、P = 0.016）、ペクチンの代謝能力には群間で差はなかった（表1）。WDP群の参加者のFMは、HDP群の参加者の微生物叢よりも多くの酢酸を産生する能力があった（42.3±42.8に対して56.7±48.1、P = 0.011）。これらの観察結果は、微生物アンプリコン配列から予測される可能性では見られなかった（補足図4）。しかし、プロパン酸へのピルビン酸発酵（P108-PWY）とブタン酸へのコハク酸発酵（PWY-5677）のRAは、いずれもHDP群よりもWDP群で高かった（それぞれ、0.50±0.21に対して0.56±0.16、P = 0.002、0.020±0.017に対して0.026±0.022、P = 0.003）。
表1グループの特徴（N = 200）
パラメータ 全群（N = 200） HDP（n = 100） WDP（n = 100） P（マン・ホイットニーのU検定）
中央値±IQR
繊維代謝
ペクチンを代謝するFMのECap（%/log[CFU/g]）1 -1.4 ± 1.2 -1.6 ± 1.4 -1.4 ± 1.1 0.17
ペクチンを代謝するFMのPP： ペクチンリアーゼ（EC 4.2.2.10）のRA (%) 0.0003 ± 0.0006 0.0003 ± 0.0007 0.0002 ± 0.0006 0.10
β-グルコシダーゼ糞便活性 [IU/g/ log(CFU/g)]2 223 ± 351 282 ± 331 185 ± 332 0.016
セルロースを代謝するFMのPP： βグルコシダーゼ (EC 3.2.1.21) の RA (%) 0.44 ± 0.12 0.44 ± 0.13 0.44 ± 0.10 0.79
セルロースを代謝するFMのPP： セルラーゼ（EC 3.2.1.4）のRA(%) 0.12 ± 0.07 0.12 ± 0.06 0.11 ± 0.06 0.08
SCFA生産
FMの酢酸生産量(%/log[CFU/g])2 46.8 ± 44.2 42.3 ± 42.8 56.7 ± 48.1 0.011
酢酸を生産する FM の PP（経路の RA の合計）(%) 1.84 ± 0.42 1.87 ± 0.37 1.79 ± 0.41 0.10
プロピオン酸を生産するFMのECap（%/log[CFU/g]）2 59.9 ± 79.7 62.9 ± 84.5 54.5 ± 69.3 0.79
プロピオン酸を産生するFMのPP（経路のRAの合計）(%) 0.98 ± 0.21 0.95 ± 0.25 0.99 ± 0.18 0.19
FMの酪酸生成ECap（%/log[CFU/g]）2 1.2 ± 3.9 1.3 ± 4.0 1.1 ± 3.3 0.85
酪酸を生産する FM の PP（経路の RA の合計）(%) 0.83 ± 0.29 0.84 ± 0.30 0.82 ± 0.26 0.62
CFU、コロニー形成単位、ECap、実験能力、HDP、健康的食事パターン、FM、糞便微生物叢、PP、予測潜在能力、RA、相対存在量、WDP、欧米型食事パターン。
1（t24 におけるブロス中の繊維濃度[g/25 mL] - t0 におけるブロス中の繊維濃度[g/25 mL])/(t0 におけるブロス中の繊維濃度[g/25 mL]) × log10[CFU/g]) × 100%.
2 (t24のブロス中のFA濃度[mg/L]-t0のブロス中のFA濃度[mg/L])/(t0のブロス中のFA濃度[mg/L])×log10(CFU/g)) × 100%
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どの食習慣が、食物繊維を代謝しSCFAを産生する微生物の能力と関連しているかを評価するために、相関分析（図6）を行った。β-グルコシダーゼ糞便活性はHEIと正の相関を示した（r = 0.23, q = 0.06）。食事の質パラメータの中では、野菜、果物、ナッツ・種子類の摂取量とも正の相関があり（それぞれr = 0.17、0.15、0.2）、砂糖、清涼飲料水、食塩の摂取量とは負の相関があった（それぞれr = -0.16、-0.21、-0.23）。酢酸生成との関連については、反対方向ではあるが、同様の食品との相関が認められた（野菜、果物、食塩の摂取量について、r値はそれぞれ-0.23、-0.25、0.15）。
図6
図6食事パラメータと実験的に決定された腸内細菌叢の食物繊維代謝および短鎖脂肪酸産生能力との相関を示すヒートマップ。印のついたスピアマン相関係数はq値が0.05～0.1であり、★印のないものはq＞0.1かつP＜0.05である。carb、炭水化物；ECap、実験的能力；％En、％エネルギー；FM、糞便微生物叢；PUFA、多価不飽和脂肪酸；SFA、飽和脂肪酸。
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腸管由来SCFAの健康促進作用はDPによって変化する可能性がある
最後に、肥満に関連する健康パラメータと、SCFAを産生し食物繊維を代謝する代謝能力との関係を評価することを目的とした。そこで、DPおよび他の交絡因子でさらに調整した相関分析を行った。
実験的に測定されたセルロース代謝能、プロピオン酸および酪酸産生能は、いくつかの生化学的および人体計測パラメータと正の相関があり、これは特にHDP群で顕著であった（図4）。ヒップおよびウエスト周囲径は、プロピオン酸を産生するECapと負の相関があり（それぞれr = -0.17および-0.16）、これらの係数の絶対値はHDP群で高く（それぞれ-0.27および-0.26）、この群ではより強い相関が示唆された（図7）。一方、WDP群ではこのような相関は認められなかった。HDP群では、BMIとセルロース代謝能（r = -0.21）およびプロピオン酸産生能（r = -0.24）の間に負の相関も観察された。
図7
図7試験サブグループにおける糞便微生物叢の実験的プロピオン酸合成能と身体測定パラメータとの関連性の散布図。HDP群は緑色、WDP群は赤色で描かれている。HDPは健康的な食事パターン、WDPは西洋的な食事パターン。
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臀部周囲径とプロピオン酸を産生するECapとの間の関連は、臀部周囲径に影響を及ぼすことが知られている他の変数（HEI、国際身体活動質問票、男性性：P＞0.05、年齢：P＞0.05）で調整した後でも、モデルにおいて有意なままであった（β＝-0.018±0.009、P＝0.044）： P > 0.05；年齢： P = 0.06; β = 0.24 ± 0.13）。この能力を含めることで、股関節周囲径の値の説明される分散（修正R2）が1.49％増加した（1.58％、P = 0.13から3.07％、P = 0.05へ）。他のすべての身体測定パラメータ、および血清グルコースと脂質プロファイルは、方法のセクションで説明した変数で分析を調整した後、SCFA産生能または繊維代謝能と有意な関連は認められなかった。
考察
本研究では、糞便中の腸内細菌叢が水溶性および不溶性食物繊維を分解する能力を有し、この能力がプロピオン酸および酪酸の産生量と正の相関があることを実験的に示した。さらに、健康なDPの人の微生物叢は不溶性食物繊維の分解能力が高いが、酢酸の産生量は少ないことも示した。食物繊維の代謝能力が高い主な食事決定因子は、野菜、果物、ナッツ類、種子類の摂取量が多いことであり、単純糖、塩分、清涼飲料水の摂取量が少ないことであった。
腸内細菌叢組成または食物繊維摂取量と腸内細菌叢の食物繊維代謝能力との関連を研究するために、横断研究［[61]］、コホート研究［[62]］、食事介入［[13]、[25]、[63]］、in vitroおよびex vivo実験［64、65、66］など、さまざまなタイプの研究デザインが用いられてきた。さらに、食物繊維の代謝能力も様々な方法で測定することができる。通常、糞便中SCFAが測定されるが［[11]、[28]］、形質中SCFAが報告されることもある［[28]、[67]］。排泄された食物繊維の量が報告されることもある［[68］。微生物の機能的特性は、メタゲノム［[62]］やメタトランスクリプトーム［[69]］に基づいて予測されることもある。本研究では、濾過した糞便ホモジネートをペクチンを溶かしたブロスに加えるという異なるアプローチをとった。このアプローチでは、最終的な結果を、ブロスとインキュベートする前の糞便サンプルに含まれる食事由来のSCFAとペクチンの量で補正したため、微生物の特性の影響のみを確実に測定することができた。このようにして測定された食物繊維を分解するECapは、予測されたゲノムポテンシャルと関連していることが示されたが、SCFAの場合にはそのような関連性は認められなかった。この結果は、腸内細菌叢の機能的特性の予測が、微生物叢と健康に関する研究において常に使用される可能性があるかという疑問を提起するものである。さらに、他の研究でも、便中SCFAと血中SCFAは必ずしも相関しないこと［[28]，[61]］や、血漿中SCFAは腸内微生物の機能的特性のより良い指標である可能性が示されている［[28]］。
我々は、α微生物叢の多様性が高いほど、食物繊維を代謝する微生物能力が高いことを示した（糞便β-グルコシダーゼ活性と正の相関、培養後に代謝されなかったペクチン量と負の相関）。また、α多様性と酪酸産生能との関連性の方向性は、DPによって変化することも示された。他の観察研究でも、α多様性といくつかのSCFAs濃度との関連を示唆するデータが得られている-例えば、形質酢酸［[67]］や糞便中酪酸［[10]］など。実験的アプローチとバイオインフォマティック・アプローチの両方によって、繊維分解と正の関連があることが示された細菌には、Oscillospiraceae科に属する細菌と[Eubacterium] ruminantumグループがあり、これらはともにFirmicutes門に属する。しかし、これらの細菌は本研究ではSCFAを産生するECapとは関連していなかった。とはいえ、オシロスピラ科（以前はルミノコックス科として知られていた）のいくつかのメンバーや[Eubacterium] ruminantumグループは、以前に酪酸産生菌であることが示されている［[70],[71]］。
ペクチン分解の機能的形質は、主にバクテロイデス属で実験的に同定されている［[72],[73]］。バクテロイデスの発酵能力に関する結論のいくつかは、異なるタイプの繊維とのインキュベーション後に現れたin vitro実験中のpHの変化に基づいていることを言及することは重要である。我々の研究では逆の結果が得られた：少量のペクチンが分解されると、Bacteroides属のRAが高くなった（r = 0.32、q < 0.05）。予測ポテンシャル（PP）もこの結果を支持し、ペクチンリアーゼの高いRAはこの属のRAと負の相関を示した（r = -0.34, q < 0.05）。多糖類分解性（繊維分解性を含む）はBacteroides属の細菌にしばしば見られる。例えば、B. thetaiotaomicron、B. ovatus、およびB. cellulosilyticusは、250から400のCAZymes（グリコシドヒドロラーゼ、多糖リアーゼ、および炭水化物エステラーゼ）をコードしており、利用可能なほとんどすべての食餌性多糖を代謝することができる［[75]］。しかし、これらの菌種はいずれも、利用可能なすべての食餌性多糖類を分解することはできず、その特性は菌種特異的である。このことが、我々の研究におけるバクテロイデス属のRAとペクチンを分解するPPおよびECapとの負の関連を説明しているのかもしれない。他の研究では、Fecalibacterium prausnitziiおよびEubacterium eligens株のペクチン分解特性とRAとの間に正の相関があることが示されている[[72]]が、これは我々の研究では（属レベルで）PPについてのみ示されたが、実験データでは確認されなかった。
また、Roseburia、Blautia、Coprococcus、Akkermansia、[Eubacterium] eligens group、Fusicatenibacter、CAG-56などの細菌が、ヒトの不溶性食物繊維の分解能力に関連している可能性があることも示した。これまでの研究で、セルロース分解特性を有することが示されている主な細菌属は、Fibrobacter属とRuminococcus属であるが、前者の属はヒトの糞便からは分離されておらず、主に反芻動物や単胃草食動物に生息している［[76]］。本研究では、β-グルコシダーゼの糞便酵素活性のみを実験的に調べたが、セルラーゼ（EC 3.2.1.4）やエキソグルカナーゼ（1,4-β-D-グルカン・グルコヒドロラーゼ；EC 3.2.1.74）からもセルロース分解性が生じる可能性がある［[77]］。β-グルコシダーゼ活性を持つことが実験的に示されているRoseburia属、Coprococcus属、Eubacterium属の一部についても、我々の結果と同様の結果が示されている［[78]］。
一般的に健康的であると認識されている食物繊維摂取量の多い食事は、糞便中のSCFA濃度が高いことと関連していることが示されている［[33]］［[79]］。しかし、介入研究では、この知見を確認するものもあれば、介入後に糞便SCFA濃度に変化がないことを示すものもあり、相反する結果が得られている［[13]、[80]、[81]］。さらに、観察された効果は、食物繊維／プレバイオティクス／用量および個人特異的である可能性があることは注目に値する［[82]］。一方、肥満もまた高い糞便SCFA濃度と関連しており[28]、同時に通常不健康な食事や低い食物繊維摂取とも関連している[83]。本研究では、腸内細菌叢の食物繊維分解能とSCFA産生能との関連について、人体計測パラメータと食事パラメータの両方を分析した。我々は、いくつかの人体計測パラメータと、セルロースを代謝してプロピオン酸を産生する微生物叢能力との間に相関があることを示した；これは特にHDPを有する参加者において明らかであった。さらに、食事の質（HEI）が高いほど、FMの水溶性・不溶性食物繊維の分解能力が高く、酢酸産生能力が低いことが示された。我々のデータは、FMによるSCFA産生に関して、食餌と身体計測パラメータとの間に相互作用があることを示している。この相互作用は、肥満が不健康な食事と関連しているという多くの研究結果にもかかわらず、食事の質が高いことと肥満の両方がSCFA産生に正の相関があるという、他の研究で示されたかなり矛盾した結果を説明するかもしれない［[33]、[83]］。このことは、今後の研究でこの相互作用を考慮に入れるべきであることも示唆している。この観察は、食事の質だけでなく、人体計測パラメータも腸内細菌叢組成に影響を与える可能性があるという事実が原因かもしれない［[32],[84],[85]］。
高SCFA産生は一般的に腸内細菌叢の望ましい行動として認識されており[[18],[86]]、特に酪酸に関しては[[87]]、SCFAの産生と濃度を高めるためにいくつかのアプローチが用いられている[[88]]。しかしながら、肥満者におけるSCFA産生を上昇させるべきかどうかについては、まだ議論がある［[89］］。とはいえ、本研究の結果から、有益な効果はDPとその人の体重状態によって異なる可能性が示唆された。プロピオン酸を産生するECapとBMI、ヒップおよびウエスト周囲径との間には負の相関がみられたからである。これは、これらのグループ間のFM組成の違いに起因するかもしれない［[32]］。HDPの参加者は、繊維分解因子であることがここで示されているCoprococcus、NK4A214グループ、[Eubacterium] eligensグループ、およびBlautiaのRAが高かったのに対し、WDPの参加者は、繊維分解とここで負の関連が示されたBacteroidesおよびEscherichia-Shigella [[32]]の存在量が高かった。
この研究の長所は、食物繊維を代謝してSCFAを産生する能力を、実験とバイオインフォマティクスの両方の方法で決定したことである。さらに、使用した実験方法により、腸内細菌叢に起因する可能性があり（食事由来のSCFAで補正）、腸の健康に影響を及ぼす可能性のあるSCFA産生能のみを確実に評価することができた。また、SCFAが測定されただけでなく、代謝された食物繊維量も測定されたことも強調する必要がある。食物繊維の測定方法は手間がかかり、時間もかかるため、研究ではあまり行われない。この研究にもいくつかの限界がある。まず、腸内に存在するすべての細菌が、我々が作成した生体外条件下で生存できるわけではない［[90]］；したがって、これらの細菌は食物繊維を分解する能力を持っているかもしれないが、人工的に作成した条件下では分解できなかった。さらに、糞便サンプルは、嫌気性培養の前に好気性条件に曝露されたが、これは、サンプルが我々の施設に到着する最大24時間前に参加者によって収集されたためである。しかし、曝露された時間は参加者によって異なり、これにより、最初に存在した腸内細菌の生存率と組成が変化した可能性がある［［91］］。さらに、ペクチンやその他の物質をブロスに加えることで、一部の細菌の増殖が促進されたり抑制されたりする可能性もある。また、細菌組成は糞便サンプルで評価されたものであり、生体外実験後にその組成が決定されたわけではないことを強調しておくことも重要である。さらに、糞便中のβ-グルコシダーゼ活性は、不溶性食物繊維を発酵させる能力の代用として用いられたが、この酵素によって加水分解される結合（末端β（1→4））は、水溶性食物繊維とみなされるいくつかのβ-グルカン［[92]］にも見られる。したがって、実験的に測定されたβ-グルコシダーゼ活性の一部は、水溶性食物繊維の消化に関与している可能性がある。最後に、ペクチンおよびβ-グリコシド結合を分解する能力に基づいて腸内細菌叢の食物繊維発酵特性を推定したが、食物繊維には様々な種類の炭水化物が含まれており、その分解はCAZyデータベース[[93]]に記載されている多くの異なる微生物酵素によって促進されるため、解析には含めなかった。さらに、この研究の参加者は食事の質が高いか低いかのどちらかであったことを念頭に置くことが重要である；したがって、この結果が平均的な食事の質の人にどのように当てはまるかは明らかではない。
我々は、野菜、果物、ナッツ類や種子類などの食物繊維が豊富な製品の摂取量が多いことが、FMの水溶性食物繊維と不溶性食物繊維の両方を分解する能力と正の相関があることを確認した。また、PICRUStのようなバイオインフォマティクスツールを用いて食物繊維分解能を予測できることも示したが、SCFA産生能の予測にこれらのツールを用いることには限界があり、結果は慎重に扱われるべきかもしれない。また、プロピオン酸微生物産生能と人体計測パラメータとの関連は、DPによって変化することも示した。
著者の貢献
AMM：研究計画、AMM、MM、HP、MSz、AK、WSch：研究実施、MM、MSch：必須試薬の提供、AMM：データ解析および統計解析、AMM、GJEJH、MSch：論文執筆、AMM：最終内容の第一責任者、全著者：最終原稿を読み承認。
利益相反
著者らは利益相反はないと報告している。
資金提供
本研究は、ポーランド国立科学センター（助成金番号2015/17/D/NZ9/01959）およびポーランド国立学術交流庁（Bekkerプログラム内）（PPN/BEK/2019/1/00202/U/00001）の支援を受けた。
データの利用可能性
原稿、コードブック、解析コードに記載されたデータは、https://doi.org/10.18150/6MVNB0、制限なく公開され、自由に利用できる。
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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論文情報
出版履歴
オンライン公開 2023年8月10日
受理済み 受理：2023年8月3日
改訂版受理：2023年7月17日 2023年7月17日
受理：2023年7月17日 受理：2023年5月22日
識別
DOI: https://doi.org/10.1016/j.tjnut.2023.08.007

著作権
© 2023 The Author(s). 米国栄養学会に代わってエルゼビア社発行。
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図表
図1
図1SCFAsを合成し食物繊維を代謝する糞便微生物叢の予測される潜在能力と実験能力との関連性の散布図。統計的に有意な相関係数は星印で示す。SCFA、短鎖脂肪酸。
図2
図2水溶性食物繊維と不溶性食物繊維を代謝する実験的能力間の相関（A）、脂肪酸を産生する実験的能力と水溶性食物繊維を代謝する実験的能力間の相関（B）、不溶性食物繊維を代謝する実験的能力間の相関（C）。Q値はプロット上に示されている。
図3
図3ペクチン（A）、β-グルコシド結合の消化（B）、AA（C）、PrA（D）、BA（E）を産生する細菌のβ多様性とFMのECapとの関連を示すASVレベルでのBray-Curtis距離のPCoAプロット。各ポイントの色は、解析したECapのランクを表す。多重検定で調整した並べ替え分散分析の結果を各プロットに示す。AA、酢酸；ASV、アンプリコン配列バリアント；BA、酪酸；ECap、実験能力；FM、糞便微生物叢；PrA、プロピオン酸。
図4
図4人体計測、ライフスタイル、生化学的パラメータ、腸内細菌叢のα多様性、および腸内細菌叢の組成に関連するパラメータと、食物繊維を代謝して短鎖脂肪酸を産生する腸内細菌叢のECapとの相関を示すヒートマップ。結果は、研究グループ全体（A）、HDP（B）およびWDP（C）のサブグループで示した。スピアマンの相関係数は、＊印はq値＜0.05、＊印はq値0.05～0.1、★印はq＞0.1、P＜0.05。ECapは実験能力、FMは糞便微生物叢、HDLは高密度リポ蛋白、HDPは健康的な食事パターン、LDLは低密度リポ蛋白、TGはトリグリセリド、WDPは欧米型食事パターン、WHRはウエスト-ヒップ比。
図5
図5ペクチンおよびβ-グリコシド結合を代謝する実験的能力と予測される可能性との相関が同じ方向を示す細菌属。両方の代謝ポテンシャルに関連する細菌は円の交点に示されている。
図6
図6食物繊維を代謝し短鎖脂肪酸を産生する腸内細菌叢の実験的に決定された能力と食事パラメータとの相関を示すヒートマップ。印のついたスピアマン相関係数はq値が0.05～0.1であり、★印のないものはq＞0.1かつP＜0.05である。carb、炭水化物；ECap、実験的能力；％En、％エネルギー；FM、糞便微生物叢；PUFA、多価不飽和脂肪酸；SFA、飽和脂肪酸。
図7
図7試験サブグループにおける糞便微生物叢のプロピオン酸合成実験能力と身体測定パラメータとの関連性の散布図。HDP群は緑色、WDP群は赤色で描かれている。HDPは健康的な食事パターン、WDPは西洋的な食事パターン。
表
表1グループの特徴（N = 200）
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