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治疗药物在人体肠道细菌中的生物蓄积

摘要。

肠道中的细菌可以调节治疗药物的可用性和疗效。然而,对药物和细菌之间相互作用的系统绘制直到最近才开始,提出的主要潜在机制是微生物对药物的化学转化(生物转化)。在这里,我们研究了25种具有代表性的肠道细菌菌株对15种结构不同的药物的消耗。这揭示了70种细菌-药物相互作用,其中29种据我们所知以前没有报道过。超过一半的新相互作用可归因于生物积累;也就是说,细菌在细胞内储存药物而不进行化学修饰,而且在大多数情况下,细菌的生长不会受到影响。以抗抑郁药度洛西汀为例,采用click化学、热蛋白质组学和代谢组学等方法研究了其生物积累的分子基础。我们发现度洛西汀与几种代谢酶结合,并改变相应细菌的代谢物分泌。当在一个确定的蓄积体和非蓄积体微生物群落中进行测试时,度洛西汀通过代谢交叉摄食显着改变了群落的组成。我们在动物模型中进一步验证了我们的发现,表明生物积累细菌减弱了秀丽隐杆线虫对度洛西汀的行为反应。总之,我们的研究结果表明,肠道细菌的生物积累可能是改变药物可用性和细菌代谢的共同机制,可能以个体方式影响微生物群组成、药代动力学、副作用和药物反应。

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图1:肠道细菌积累治疗药物而不改变它们。
图2:度洛西汀的生物积累影响细菌生理。
图3:度洛西汀的生物积累改变了群落的聚集和宿主的反应。

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数据可用性

本研究过程中产生的所有数据都包含在这篇发表的文章(及其补充信息文件)中。补充表18概述了与所有图形相关的不同方法和数据。UPLC和质谱数据保存在MetaboLights数据库中,注册代码为MTBLS1264、MTBLS1757、MTBLS1627、MTBLS1319、MTBLS1791、MTBLS1792和MTBLS2885。质谱蛋白质组学数据已存入ProteomeXchange Consortium,数据集标识符为PXD016062和PXD016064。本文提供了源数据。

代码的可用性

数据分析代码可在https://github.com/sandrejev/drugs_bioaccumulation上获得。

参考文献。

  1. Zimmermann, M, Zimmermann- kogadeeva, M, Wegmann, R. & Goodman, A. L.通过肠道细菌及其基因绘制人类微生物组药物代谢图谱。自然,570,462-467(2019)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  2. Forslund, K, Hildebrand, F, Nielsen, T. & Falony, G. A.人类肠道微生物群中2型糖尿病和二甲双胍治疗特征的分离。自然,528,262-266(2015)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  3. Falony, G.等。肠道微生物组变异的人群水平分析。科学通报,36(2016):556 - 564。

    文章ADS CAS PubMed谷歌学者

  4. Maier, L. & Typas, A.系统地研究药物对肠道微生物群的影响。咕咕叫。当今。微生物学报,39,128-135(2017)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  5. 杰克逊,m.a.等。以人群为基础的队列研究中,肠道微生物群与常见疾病和处方药的关联学报,9,2655(2018)。

    文章ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  6. Maier, L.等。非抗生素药物对人类肠道细菌的广泛影响。自然,555,623-628(2018)。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  7. Spanogiannopoulos, P., Bess, E. N., Carmody, R. N.和Turnbaugh, P. J.。我们体内的微生物药剂师:外源代谢的宏基因组观。微生物学报,14,273-287(2016)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  8. 亚历山大,j.l.等。肠道微生物群对化疗疗效和毒性的调节。Nat Rev. Gastroenterol。国际肝病,2014,35(2017)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  9. 对氨基苯磺酰胺是prontosil治疗中的活性药物吗?柳叶刀229,194-198(1937)。

    文章Google Scholar

  10. Goldman, P., Peppercorn, M. A.和Goldin, B. R.肠道微生物的药物代谢。点。j .中国。《中华医学杂志》27,1348-1355(1974)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  11. 异种生物的肠道吸收和代谢。环绕。《健康展望》,33,61-69(1979)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  12. Koppel, N., Maini Rekdal, V. & Balskus, E. P.人类肠道微生物群对异种微生物的化学转化。科学学报(英文版)356,2017(1)。

    文章PubMed CAS Google Scholar

  13. 苏萨,T.等。胃肠道微生物群作为药物生物转化的场所。Int。中华医学杂志,2003,19(4):444 - 444。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  14. 综述:肠道微生物群如何改变药物和胆汁酸作用的机制。药物金属底座。中国生物医学工程学报,2015,33(5):559 - 561。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  15. Haiser, H. J, Seim, K. L., Balskus, E. P.和Turnbaugh, P. J.对地高辛灭活的机理研究增强了我们对其药代动力学的理解。肠道微生物,5,233-238(2014)。

    文章PubMed PubMed Central Google Scholar

  16. 科佩尔,N.,比桑兹,j.e.,潘迪利亚,m.e.。一种普遍存在的人类肠道细菌酶的发现和特性,足以使一类植物毒素失活。中国生物医学工程学报,2018,39(5):481 - 481。

    文章PubMed PubMed Central Google Scholar

  17. 王海涛,王海涛,李建平,李建平,李建平,等。抑制细菌酶对肿瘤药物毒性的影响。科学33,831-835(2010)。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  18. Tramontano, M.等。人类肠道细菌的营养偏好揭示了它们的代谢特性。微生物学报,35(5):514-522(2018)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  19. Chrystal, e.j. T, Koch, r.l., McLafferty, m.a.和Goldman, P.甲硝唑代谢与杀菌活性的关系。Antimicrob。化学试剂,18,566-573(1980)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  20. Mahmood, S., Khalid, A., Arshad, M., Mahmood, T. & Crowley, D. E.利用细菌氧化还原酶解毒偶氮染料。暴击。生物工程学报,36,639-651(2016)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  21. Khan, A. K. A, Guthrie, G., Johnston, H. H., Truelove, S. C. & Williamson, D. H.磺胺嘧啶的组织和细菌分裂。中国。科学64,349-354(1983)。

    文章CAS谷歌学术

  22. 古德曼,a.l.等人。广泛的个人人类肠道菌群培养收集特征和操纵在非生物小鼠。自然科学进展。美国108,6252-6257(2011)。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  23. 舒永忠和金斯顿,D. G. A.人类肠道细菌对抗结肠癌药物左旋咪唑的代谢。生物学报21,737-750(1991)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  24. schloissng, S.等。人类肠道微生物组的基因组变异景观。《自然》,2013,45-50。

    文章ADS PubMed CAS谷歌学者

  25. 芬纳,K, Canonica, S, Wackett, L. P. & Elsner, M.评估环境中的农药降解:盲点和新兴机会。科学通报,34(1),357 - 358(2013)。

    文章ADS CAS PubMed谷歌学者

  26. Gulde, R., Anliker, S., Kohler, H. E. & Fenner, K. .原生动物胺离子捕获:活性污泥中微污染物的一种新的去除机制。环绕。科学。科技学报,52,52 - 60(2018)。

    文章ADS CAS PubMed谷歌学者

  27. coevaram, S, Dhanarani, S, Park, J, Dexilin, M. & Thamaraiselvi, K.重金属抗性真菌和细菌分离物对铬和镍的生物吸附。j .风险。物质学报。146,270-277(2007)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  28. 裴伟,陈伟,陈伟,和Mehra, R. K.植物螯合素对细菌细胞重金属生物积累的影响。Biotechnol。生物工程学报,33(2):518-524(2000)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  29. Becher, I.等。热分析显示苯丙氨酸羟化酶是帕比司他的脱靶酶。Nat,化学。生物工程学报,2016,32(2):481 - 481。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  30. 弗兰肯,H.等。使用多重定量质谱法对直接和间接药物靶标进行无偏鉴定的热蛋白质组分析。Nat. proto10, 1567-1593(2015)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  31. Brochado, A. R.等人。抗菌药物组合的物种特异性活性。《自然》(英文版),2018年第5期。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  32. Rakoff-Nahoum, S, Coyne, M. J. & Comstock, L. E.人类肠道共生体中多糖利用的生态网络。咕咕叫。生物学报,24,40-49(2014)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  33. Hooper, l.v., Littman, d.r.和Macpherson, a.j.微生物群和免疫系统之间的相互作用。科学通报,36(6),2012 - 12。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  34. 张飞等。秀丽隐杆线虫作为微生物组研究的模型。前面。微生物学报,8,485(2017)。

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  35. Vetizou, M.等。CTLA-4阻断的抗癌免疫治疗依赖于肠道微生物群。科学通报,35(5):559 - 567(2015)。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  36. 吴,H.等。二甲双胍改变了未接受治疗的2型糖尿病患者的肠道微生物群,有助于药物的治疗效果。中华医学杂志,23,850-858(2017)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  37. 马塞多,D.等。抗抑郁药,抗菌剂,还是两者都有?抑郁症的肠道菌群失调和抗抑郁药物的抗菌作用对抗抑郁效果的可能影响。j .影响。[j] .中文信息学报,2017,22-32。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  38. Sharon, G., Sampson, T. R., Geschwind, D. H.和Mazmanian, S. K.中枢神经系统和肠道微生物组。Cell 167, 915-932(2016)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  39. 邓特,R.等。体重变化与精神药物:文献的系统综合。科学通报,2012,36(1)。

    文章ADS CAS PubMed PubMed中央谷歌学者

  40. MaxQuant能够实现高肽鉴定率,个性化p.p.b范围质量准确性和蛋白质组范围的蛋白质定量。生物技术学报,26,1367-1372(2008)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  41. 考克斯,J.等。Andromeda:集成到MaxQuant环境中的肽搜索引擎。[j] .中国生物医学工程学报,2011,33(2):481 - 481。

    文章ADS CAS PubMed谷歌学者

  42. Elias, J. E. & Gygi, S. P.目标-诱饵搜索策略:提高质谱法大规模蛋白质鉴定的信心。Nat. Methods 4,207 - 214(2007)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  43. 先生,r。c。等。Bioconductor:用于计算生物学和生物信息学的开放软件开发。中国生物医学工程学报,2004,32(1)。

    文章PubMed PubMed Central Google Scholar

  44. benjamin, Y.和Hochberg, Y.控制错误发现率:一种实用而强大的多重测试方法。J. R.州社b57,289 - 300(1995)。

    MathSciNet数学谷歌学者

  45. Conesa, A.等。Blast2GO:功能基因组学研究中用于注释、可视化和分析的通用工具。生物信息学21,3674-3676(2005)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  46. EC2KEGG:一个用于比较代谢途径的命令行工具。源代码生物学。医学杂志,2014,19(2014)。

    文章PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  47. Mateus, A.等。细菌的热蛋白质组分析:探测体内蛋白质状态。摩尔。系统。中国生物医学工程学报,2016,38(5):481 - 481。

    文章PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  48. 休斯,c.s.等。使用顺磁头技术的超灵敏蛋白质组分析。摩尔。系统。生物学报,2017,757(2014)。

    文章PubMed CAS Google Scholar

  49. 休斯,c.s.等。单锅,固相增强样品制备蛋白质组学实验。学报,14,68-85(2019)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  50. Ortmayr, K, Charwat, V., Kasper, C., Hann, S. & Koellensperger, G.模型系统中折叠变化测定的不确定性预算及其对非靶向代谢组学研究的影响。分析师,142,80-90(2017)。

    文章ADS CAS谷歌学者

  51. He, L, Diedrich, J, Chu, Y. Y. & Yates, J. R. 3基于RawConverter的串联质谱前驱体信息提取。分析的。化学学报,36(7),391 - 391(2015)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  52. Mahieu, n.g., Genenbacher, j.l.和Patti, g.j.代谢组学XCMS软件解决方案家族的路线图。咕咕叫。当今。化学。生物学报,30,87-93(2016)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  53. Smith, C. A, Want, E. J, O 'Maille, G., Abagyan, R.和Siuzdak, G. XCMS:使用非线性峰对准,匹配和鉴定处理代谢物谱分析数据。分析的。化学78,779-787(2006)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  54. 等。基于lc/ms的非靶向代谢组学数据的单变量统计分析指南代谢物2,775 - 795(2012)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  55. 史密斯,c.a.等人。METLIN:代谢物质谱数据库。其他。药物监测。27,747-751(2005)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  56. Tanabe, M. & Kanehisa, M.使用KEGG数据库资源。咕咕叫。Protoc。生物信息学38,1.12.1-1.12.43(2012)。

    谷歌学者

  57. Fuhrer, T., Heer, D., Begemann, B.和Zamboni, N.。流动注射-飞行时间质谱法对细胞提取物的高通量,准确的质量代谢组分析。分析的。化学,83,7074-7080(2011)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  58. 酵母通过氮溢出为共生乳酸菌创造了一个生态位。细胞系统,5,345-357(2017)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  59. Wishart, D. S.等。HMDB 4.0: 2018年人类代谢组数据库。核酸学报,46,D608-D617(2018)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  60. 萨姆纳,l.w.等。建议化学分析最低报告标准化学分析工作组(CAWG)代谢组学标准倡议(MSI)。代谢组学3,211-221(2007)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  61. 卡波拉索,j.g.等。16S rRNA多样性的全球模式,每个样本的深度为数百万序列。自然科学进展。(美国)108,4516-4522(2011)。

    文章ADS CAS PubMed谷歌学者

  62. 搜索和聚类速度比BLAST快几个数量级。生物信息学26,24 - 24(2010)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

  63. 秀丽隐杆线虫的遗传学。遗传学77,71-94(1974)。

    文章CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  64. Kanehisa, M.等。数据、信息、知识和原理:回到KEGG的新陈代谢。核酸学报,42,D199-D205(2014)。

    文章CAS PubMed谷歌学者

下载参考

致谢。

该项目得到了欧盟地平线2020研究与创新计划(资助协议号686070)和英国医学研究理事会(项目号MC_UU_00025/11)的支持。a.m.、l.m.、M.T.和vp由EMBL跨学科博士后项目资助。我们感谢EMBL基因组学、代谢组学和蛋白质组学核心设施对各自分析的支持。

作者信息

作者及单位

作者

贡献

M. kl 内曼,p.b., A.T.和K.R.P.构思了这项研究。M. kl 内曼,s.a., A.T.和K.R.P.策划了整个实验。S.A.进行了整体数据分析。kz和vp进行了药物聚类。M. kl nemann进行交互筛选、大批量验证和UPLC数据分析。A.R.B, l.m., M.T.和M. Banzhaf协助设置屏幕。F.H.和C.S.设计并合成了可点击的药物。M. kl 内曼,M.- t .M.和T.B.进行了点击化学蛋白质组学实验。贝克设计并监督click化学蛋白质组学分析。A.M.和M.M.S.策划了跨太平洋伙伴关系试验。s。b。和m。进行了跨太平洋伙伴关系实验。a.m., M.M.S.和S.A.分析了TPP的数据。J.V.和D.C.S.进行了FIA-MS实验和数据分析。S.B.进行细菌培养实验,P.P.进行LC-MS分析进行药物测量。M. kl nemann和P.P.在缓冲液中进行分泌代谢物LC-MS分析。M. kl 内曼和S.B.准备了样品,B.S.、L.N.和J.H.进行了核磁共振分析。M. kl 内曼和D.K.进行了生长试验和交叉饲养代谢物分析的样品制备。S.B.在GMM中进行了生长试验和分泌代谢物分析的样品制备。s.d., e.m., E.K.和M.Z.进行HILIC-MS /MS分析。kz分析了交叉饲养代谢组学数据。M. Kumar进行了基序分析。M. kl 内曼进行了群落组装实验,Y.K.分析了16S数据。T.A.S.和F.C.进行秀丽隐杆线虫实验和数据分析,D.K.测量药物浓度。M. kl 内曼和K.R.P.写了这篇论文。

相应的作者

与Peer Bork, Athanasios Typas或Kiran R. Patil的通信。

道德声明

相互竞争的利益

M. kl<e:1>内曼,s.a., l.m., m.t., y.k., p.b., A.T.和K.R.P.是基于本研究报告发现的专利申请的发明人(美国专利申请号16966322)。, mit获得点,P.P。其中,丰富多彩,常规,助教,工作者,D.K, K.Z,定位如何,m . Banzhaf M.-T.M, F.H, L.N, A.R.B,结核病,V.P, m·库马尔王秋森,m·贝克J.H, M.Z,华盛顿特区,足球和M.M.S.声明没有利益冲突。

额外的信息

《自然》杂志感谢Kim Lewis、Michael Shapira和其他匿名审稿人对本文同行评议的贡献。

施普林格·自然对已出版地图的管辖权要求和机构关系保持中立。

扩展数据图和表

图1细菌和药物选择。

a,选择的25株细菌按其系统发育类别的分布,以及根据KEGG数据库以注释酶的覆盖率测量的累积代谢多样性64。b,我们从SIDER副作用数据库(Kuhn et al. 2016)中大约1000种带注释的药物开始,对其肠道相关副作用进行了过滤。从另一个数据库(Saad et al. 2012)中丰富了已知或疑似与肠道微生物群相互作用的药物选择,然后进行口服给药过滤,并根据总体兴趣进行人工筛选。最后的选择是过滤供应商的可用性和建立UPLC方法。c,本研究中使用的药物跨越了广泛的结构多样性。所示为原则坐标分析中所选药物的分布情况,涵盖了DrugBank数据库中超过2000种药物。用最大共同子结构来计算药物对之间的距离。d、所选药物涵盖多个治疗类别/适应症领域。e,本研究使用的15种药物的化学结构。

图2大容量培养中筛选与验证之间的相关性。

对于筛选,n≥4个独立重复(重复数中位数= 17)。为了验证,n = 3。误差条= S.E.M.为了进行筛选,如补充表3所示,进行了多个独立批次。根据Pearson相关检验显示R(相关系数)和p值。

图3核磁共振测量显示度洛西汀被细菌细胞耗尽。

a,均质大肠杆菌,b,大肠杆菌ED1A, c,大肠杆菌IAI1, d,溶糖大肠杆菌。e,从C. saccharolyticum细胞颗粒提取物的核磁共振光谱显示,回收的药物是未经修饰的度洛西汀。共振出现异相和强烈的基线畸变是由于在显示的化学位移范围之外存在大的溶剂信号。

图4核磁共振测量显示从细菌颗粒中回收的未修饰度洛西汀。

细菌细胞与药物在PBS缓冲液中孵育4小时后恢复。a、实验程序说明,标记样品采集点。b, PBS预孵育的大肠杆菌IAI1和溶糖大肠杆菌不同组分回收度洛西汀的NMR谱图。参考光谱按样品中存在的量进行缩放,以评估各自样品中存在的游离度洛西汀的相对量。共振出现异相和强烈的基线畸变是由于在显示的化学位移范围之外存在大的溶剂信号。

图5度洛西汀的生物蓄积大肠杆菌IAI1在GMM和从颗粒中回收。

a、程序及采集样品:S0-S4。b,从a中描述的不同样品(S0-S4)中回收的度洛西汀。使用不同的起始度洛西汀浓度,在0-70µM之间。S0 =无细菌培养基(仅药物对照),S1 =总培养(培养基加细菌),S2 =上清,S3 =洗涤(用PBS洗涤颗粒,未发现支持细胞内积聚的药物),S4 =洗涤颗粒。n = 3,误差柱= SD,中心平方为平均值。c,度洛西汀标准品(下)和S1样品中检测到的度洛西汀(上)的质谱图。

图6度洛西汀生物蓄积的分子效应。

a,用于生物素下拉试验的烷基化度洛西汀。b,烷基化度洛西汀对C. saccharolyticum裂解物进行度洛西汀拉下实验检测到的蛋白质折叠变化。试验组和对照组均采用4个重复。显著富集(超几何检验,FDR校正p < 0.1, log2(Fc)>2)的蛋白质显示为红色。c, d,生物蓄积性大肠杆菌菌株在药物治疗后蛋白质丰度变化较大。所示为不同浓度度洛西汀暴露后,大肠杆菌ED1A (c,非生物积累)和大肠杆菌IAI1 (d,生物积累)菌株中丰度改变的蛋白质数量。e-h,度洛西汀处理的糖酵母菌上清液中4种核苷酸途径代谢物的MS/MS谱与分析标准品的MS/MS谱比较。(CE = 10 eV;详见方法)与图2d和补充表11相关。

图7度洛西汀诱导代谢物分泌的变化。

a,度洛西汀治疗对6种肠道细菌外代谢组的影响。所示为单个样本在前两个主成分上的分布。对非靶向FIA-MS数据进行主成分分析(PCA)(方法)。PC1和PC2括号内的数字分别表示第一主成分和第二主成分对应的解释方差。虚线块箭头表示度洛西汀诱导的C. saccharolyticum外代谢组的变化。b, C. saccharolyticum外代谢组的度洛西汀浓度依赖性变化。去质子化度洛西汀的离子映射从a和b中所示的PCA分析中删除。从外代谢组学数据(m/z 296.110079)中,与去质子化度洛西汀最匹配的离子信号[m - h]-与初始度洛西汀浓度绘制。所有六个物种的数据汇总在一起(每个初始度洛西汀浓度n = 24)。覆盖的箱形图显示了四分位数范围(IQR),中位数和须状图分别延伸到距离第1或第3四分位数小于1.5 × IQR的所有值。d,按物种分层的FIA-MS数据中的度洛西汀信号。外代谢组学数据(FIA-MS)中去质子化度洛西汀最接近匹配离子的信号(m/z 296.110079)与初始度洛西汀浓度绘制。粗透明线表示每个初始浓度下重复(n = 4)的中位数。虚线表示线性回归拟合。

图8度洛西汀诱导的外代谢组变化。

a, C. saccharolyticum外代谢组(HILIC-MS数据)对非生物积累罗氟司特的反应。b,与图2g相同,但基于69种代谢物,推定其化学性质,并使用化学标准(补充图3,补充表17),使用HILIC-MS/MS分析确认了2种代谢物(补充图3,补充表17)。

图9度洛西汀的生物积累、群落组装和宿主反应。

a, E.在基于16s扩增子读数的转移分析中显示相对丰度。b, E.相对丰度,但相对于接种物混合物中五种中每一种的相等丰度进行标准化。图中显示了生物三倍体的平均值。c,度洛西汀在群落组装试验中的耗竭。虚线表示控制平均值。N = 6(3个生物重复,每个样本2次测量);覆盖的箱形图显示了四分位数范围(IQR),中位数和须状图分别延伸到距离第1或第3四分位数小于1.5 × IQR的所有值。d,唾液链球菌与直肠肠球菌的代谢性交叉摄食。所示为唾液链球菌在含有度洛西汀的GMM中生长过程中收集的上清液的非靶向代谢组学分析(FIA-MS)结果,以及随后直肠肠球菌在无细胞条件培养基中生长的结果。如图所示为在唾液链球菌生长过程中增加而在直肠大肠杆菌生长过程中减少的离子分布图,提示交叉摄食。在无药溶剂(DMSO)对照中显示类似模式的离子被过滤掉。显示了三个生物重复的平均强度。e,度洛西汀对野生型秀丽隐杆线虫动物肌肉功能的剂量依赖性效应。幼虫期四(L4)虫在LB培养基中以指定浓度的度洛西汀存在孵育。每个柱状图代表六个独立实验的平均值,每个实验进行两次技术重复,±SD。P值表示与非药物对照组的差异,使用单因素方差分析估计,然后对多个两两比较进行校正(Tukey检验)。f,秀丽隐杆线虫行为测定中的度洛西汀浓度(n = 6;3个生物重复,每个样本2次测量)。覆盖的箱形图显示了四分位数范围(IQR),中位数和须状图分别延伸到距离第1或第3四分位数小于1.5 × IQR的所有值

源数据。

补充信息

补充信息

该文件包含补充图1-3和补充表1-18中的图例。

报告总结

补充表1-7

参见主要补充信息PDF中的表格图例。

补充表8

参见主要补充信息PDF中的表格图例。

补充表9-18

参见主要补充信息PDF中的表格图例。

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kl nemann, M, Andrejev, S, Blasche, S.等。治疗药物在人体肠道细菌中的生物蓄积。自然杂志,597,533-538(2021)。https://doi.org/10.1038/s41586-021-03891-8

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  • 收稿日期:2019年2月25日

  • 录用日期:2021年8月10日

  • 发布日期:2021年9月8日

  • 发行日期:2021年9月23日

  • DOI: https://doi.org/10.1038/s41586 - 021 - 03891 - 8

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