一类用于细菌性阴道炎风险预测、诊断、个性化治疗及愈后监测的细菌优势度网络三角基序

摘要

本发明涉及生物信息技术及医疗健康领域，针对女性细菌性阴道炎(Bacteria Vaginosis：BV)的个性化风险评估、精准诊断、治疗和愈后(复诊监测)，公开了一类由阴道细菌组成的网络三角基序(trio motif)及其应用。基于优势度网络分析框架，发明人分析比对了健康个体和BV患者的阴道微生物菌群，从中筛选出十五种BV患者特有的细菌网络三角基序，其中十二种为“有症状BV”(symptomatic BV)患者所特有，另外三种在“有症状”和“无症状BV(asymptomatic BV)”患者中均有出现。每个网络基序均由三个阴道细菌物种通过特定的相互作用关系连接组成。该类阴道细菌组成的网络三角基序可用于BV的诊断和风险评估，同时也为BV的个性化精准治疗及愈后监测提供了全新靶点。

说明书

技术领域

本发明涉及生物信息技术和医疗健康领域，特别是涉及一类由阴道细菌组成的网络三角基序，及该类基序在女性细菌性阴道炎风险评估、精准诊断、个性化治疗及愈后复诊监测中的应用。

背景技术

细菌性阴道炎(BV)是一种高发性的阴道疾病，影响着20-40％的女性。它与生殖道感染以及许多妊娠并发症有关，例如盆腔炎、胎膜早破、子宫内胎儿死亡、绒毛膜羊膜炎、子宫内膜炎、早产、产后感染、异位妊娠等。从20世纪90年代后期开始，临床微生物学家使用微生物培养技术(只能培养和鉴定数量有限的细菌)研究阴道微生物，并应用生态学理论和方法(尤其是群落多样性-稳定性关系以及物种优势度)来解释BV的病因。宏基因组学的出现使研究人员能够大规模研究阴道微生物菌群和其中无法培养的微生物，从而对BV有了更为系统全面的认识。

对BV的研究重点多集中在单个或数个病原菌上，例如Gardnerella或部分革兰氏阴性球杆菌等，这些病原菌同时也成为了诊断和治疗的靶标。此外，研究还表明阴道菌群中优势种乳酸杆菌(特别是物种Lactobacillus iners)的缺失是导致患BV的重要原因。然而，一些BV患者的生殖道菌群中并未发现较高丰度的Gardnerella同时乳酸杆菌的含量仍十分丰富。有研究也显示BV的致病原因除某些细菌丰度的升高或降低外，也与阴道菌群稳定性丧失密切相关。因此，目前对BV的病因仍无明确的定论，以个别物种为靶标的治疗策略往往无法彻底根除BV，在生理周期等抵抗力低下时，仍有很高的复发风险。此外，针对BV也没有较为完善的风险评估和愈后监测的体系。

优势度互作网络是近年探究群落生态稳定性的新兴分析技术，三角基序是网络组成的基本元件，在菌群网络中，一些三角基序更是与群落的功能发挥息息相关。本发明的目的在于基于阴道菌群优势度互作网络寻找一类BV患者特有的网络三角基序，为BV的风险预测、精准诊断、个性化治疗和愈后复诊监测提供理论基础及可能的生物学靶点。

发明内容

本发明的目的在于：

基于优势度互作网络分析技术，寻找一类BV患者特有的细菌网络三角基序，为BV的风险预测、精准诊断、个性化治疗和愈后复诊监测提供理论基础及可能的生物学靶点

为实现上述发明目的，本发明的技术方案为：

利用Ravel等人2013年首次报道的女性阴道微生物菌群数据，首先通过优势度网络分析技术分别为健康女性、无症状BV患者和有症状BV患者的阴道菌群构建优势度网络。其次，基于三角基序分析技术和三组间的基序比较，从中筛选出了15种BV患者特有的细菌网络三角基序，其中12种为有症状BV患者所特有(基序编号1-12)，另3种在有症状和无症状BV患者中均有出现(基序编号13-15)。每个网络三角基序都由三个阴道细菌通过特定的相互作用关系连接而成，具体信息如表1所示。

表1.一类BV患者特有的细菌网络三角基序

本发明的效果在于：

提供了一类BV患者特有的阴道细菌网络三角基序，这些基序可为BV的风险评估、精准诊断、个性化治疗及愈后复诊监测提供全新的生物学靶点和可靠的理论支持。

附图说明

图1是本发明方法的实施流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步的说明，但并不局限于此。

数据来源

本发明基于Ravel等人2013年首次报道的女性阴道微生物菌群16S rRNA数据，该数据采自25个女性，其中包括15名有症状BV患者，6名无症状BV患者，和4名健康女性。每人连续采样10周，平均每人采集了67个菌群样本。利用测序平台获得16S rRNA片段，利用后续的生物信息学分析得到97％相似性的微生物分类操作单元(operational taxonomicunit，OTU)，在本专利中每个OTU代表一个细菌物种。

优势度网络及三角基序分析技术

应用发明人2017年发明的优势度指数(专利受理号：201710063855.2)，应用如下公式计算物种水平的优势度指数。

其中，

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