你=10%人体细胞+90%微生物,所以毫不夸张地说,肠道菌群就是“90%的你”。人体肠道内包含百万亿的微生物,是人体细胞总数的10倍,这些微生物以细菌为主,构成了一个极为复杂的集体,它们就是肠道菌群。肠道菌群在人体内分工明确,配合默契,能够共同努力消化食物,分解能量、吸收营养;同时促进我们免疫系统的发育与成熟,保护人体免受病原的infect。由于它们对健康有着重要的作用,因此被称为“人体第二脏器”。《2012国民肠道健康白皮书》数据统计显示,近95%的人存在肠道问题,健康形势严峻。肠道菌群检测有效评估您的身体状况。陕西神经类疾病菌群检测风险预测
可分泌IL-10的调节性B细胞(Breg)对肠道菌群信号的应答在维持免疫耐受中发挥重要作用。CellMetabolism上发表的一项研究,在类风湿关节炎患者及关节炎小鼠模型中均观察到粪便丁酸盐水平的降低,而补充丁酸盐可缓解小鼠的关节炎。机制上,丁酸盐可通过促进菌群代谢产物——5-羟基吲哚-3-乙酸的产生,到达Breg上的芳香烃受体,以增强Breg的免疫抑制功能。①类风湿关节炎患者的粪便丁酸盐水平降低,与CD19+CD24hiCD38hiB细胞及IL-10+Breg的减少相关;②关节炎小鼠模型的粪便丁酸盐及乙酸盐水平降低,补充丁酸盐可以Breg依赖性方式缓解关节炎;③补充丁酸盐可增强Breg的免疫抑制功能,并抑制生发中心B细胞及浆母细胞的分化;④机制上,补充丁酸盐促进了菌群将5羟色胺代谢为5-羟基吲哚-3-乙酸,从而到达芳香烃受体,以活化Breg中的芳香烃受体依赖性基因转录。山东消化道疾病菌群检测查什么肠道菌群检测-评估您健康的新型选择!
有研究显示肠道菌群变化会影响代谢内稳态,而肠道菌群和代谢的扰动或促进类风湿性关节炎的早期发展。山东第一医科大学JinxiangHan、华中科技大学宁康和山东大学张磊与研究团队在Gut发表文章,招募健康对照(27)、骨性关节炎(OA,19)和类风湿关节炎(RA,76)患者,对肠道宏基因组、临床表型、血液和膝关节滑液中的代谢物进行分析,发现大肠杆菌和牛链球菌促进抗坏血酸的降解,促进促炎反应,加速炎症性关节炎的发展。即肠道菌群可调控RA的进展,或成为RA的潜在靶点。
肠道微生物起源于哪?这些体外的生物都来自哪里?早期微生物接触的证据表明,人类肠道微生物群是在子宫内形成的,这意味着我们的母体是微生物群接种体。接着从出生开始,通过三个途径获得:1.大部分是在出生时通过阴道产道获得的;2.还有一些是通过母乳获得的;3.有些则是婴儿期通过外界接触获得的。三,影响肠道微生物平衡的主要因素有哪些?各种因素会影响微生物的定植,包括分娩方式,是否母乳喂养及饮食等。到三岁时,复杂的肠道微生物环境就已经建立并且在整个成年期都相对稳定。但是在整个生命中它都会被改变,比如细菌,吸烟,疾病等等,其中关键的影响因素是饮食和药物的使用,比如膳食纤维会有利于肠道益生菌的生长,而药物的使用则会破坏肠道菌群的生态稳定,引发疾病。如何检测肠道菌群的差异性;
约50%的类风湿关节炎(RA)患者对甲氨蝶呤改善不产生充分的应答,但缺乏可预测患者应答的预后标志物。ArthritisandRheumatology上发表的一项研究,对比分析了对甲氨蝶呤改善应答及不应答的RA患者在改善前的肠道菌群差异,发现基于菌群建立的模型可较准确地预测患者对甲氨蝶呤改善的应答。另外,体外共培养肠道菌群与甲氨蝶呤的结果表明,肠道菌群对甲氨蝶呤的代谢或消失可能抑制甲氨蝶呤的改善效果。①纳入26名新发RA患者,16名对甲氨蝶呤改善不应答;②应答患者与不应答患者的粪便菌群多样性、组成及功能存在差异;③不应答患者的菌群多样性更高,厚壁菌门/拟杆菌门比值增加,广古菌门丰度升高,MAPK信号、DNA复制、脂肪酸降解、嘌呤代谢等相关通路明显富集;④在另外21名新发RA患者中,基于菌群的模型可较准确地预测对甲氨蝶呤改善的应答;⑤体外共培养患者的粪便菌群与甲氨蝶呤,培养后的甲氨蝶呤水平与患者应答明显相关。肠道菌群检测常用的方法?山东医院菌群检测科研助力
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肠道菌群检测问题解答:1。如果孩子大便有问题,比如水样便或者是非常干硬,该如何取样?A:如果发病比较急的水样便,可能为快致病性细菌或者病毒infect,建议尽快到医院就医。而非消化不好或者肠道菌群失调导致;对于非常硬的便便,建议取便便的中段或者末段,相对比较松软的区域。2.孩子近期在吃药,是否需要停药以后再取样检测?A:是的,需要停药后再做检测,非antibiotic类至少2周后,antibiotic类至少需要4周后。肠道菌群的检测意义就是能够直观化的知道肠道菌群的多样性结构,以及各菌群丰度,能够体现身体的健康情况,如果用药的同时做肠道菌群检测,只能显示为用药对肠道菌群的影响,对我们健康的恢复没有指引作用,停药后的肠道菌群检测是健康肠道菌群的晴雨表,可进行人工干预恢复。陕西神经类疾病菌群检测风险预测