肥胖型多囊卵巢综合征诊断的真菌生物标志物制造技术

本发明专利技术涉及肥胖型多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测。基于测序与生物信息分析，提供了肥胖人群中多囊卵巢综合征的真菌生物标志物，公开了一种用于肥胖人群中多囊卵巢综合征筛查的试剂盒，为临床诊断治疗提供较高灵敏度与特异性的检测工具。灵敏度与特异性的检测工具。灵敏度与特异性的检测工具。

【技术实现步骤摘要】
肥胖型多囊卵巢综合征诊断的真菌生物标志物


[0001]本专利技术属于生物医药
，具体涉及一种肠道菌群标志物，及其肥胖型多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测中的应用。

技术介绍

[0002]多囊卵巢综合征(PCOS)是一种常见的女性生殖内分泌代谢紊乱疾病，其临床表现为高雄激素血症、慢性无排卵和多囊卵巢，在育龄女性中的患病率可达6％到20％。PCOS是最常见的内分泌疾病之一，可引起育龄妇女不孕。迄今为止，PCOS的病因尚不清楚，研究者推测多种因素如先天遗传、宫内环境、生活方式和肠道菌群的潜在改变，可能促进疾病的发生发展。
[0003]越来越多的证据表明，肠道细菌在肥胖、肥胖相关炎症和胰岛素抵抗中扮演重要角色。如上海交通大学赵立平教授发现短链脂肪酸(SCFA)产生菌可能会通过增加胰高血糖素样肽
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1(GLP
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1)的产生来改善T2DM患者中的糖化血红蛋白(HbAlc)水平。共生菌Bacteroides thetaiotaomicron可以降低血浆谷氨酸浓度并减轻饮食诱导的小鼠体重增加和肥胖，且其丰度与减肥手术效率有关。近期研究表明肠道菌群紊乱在PCOS疾病的发生发展中起着重要作用，但是有关PCOS与体重肥胖之间的研究仍相对较少。如高BMI的健康女性与高BMI的PCOS患者之间肠道真菌存在哪些差异特征，能否从肠道真菌层面对高BMI的健康女性进行PCOS风险评估仍有待进一步探讨。
[0004]因此,提供一组可用于检测多囊卵巢综合征的真菌标志物，可用于对多囊卵巢综合征患者的快速高效诊断。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的问题，提出了一种肥胖人群多囊卵巢综合征基因检测试剂盒及其制备方法和应用。
[0006]本专利技术一方面提供了一种的生物标志物,可用于肥胖人群中多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测。生物标志物为Candida和Malassezia真菌。所述生物标志物还包含Tetracladium，Exophiala，Knufia，lyonectria，Mortierella，Solicoccozyma，Cladophialophora，Pseudogymnoascus，Coniochaeta，Didymella，Trichoderma，Cladosporium，Epicoccum，Penicillium，Dichotomopilus，Neurospora，Alternaria，Paraphoma，Staphylotrichum，Purpureocillium，Thelonectria，Pyrenochaetopsis，Talaromyces，Acrocalymma，Bolbitius和Gibberella真菌。
[0007]本专利技术一方面提供了一种的生物标志物,可用于非肥胖人群中多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测。生物标志物为Aspergillus，Kazachstania，Candida，Botryotrichum，Meyerozyma，Neurospora，Cylindrocarpon和Sarocladium真菌。所述生物标志物还包含Humicola，Trichderma，Penicillium，Malassezia，Mortierella，Setophoma，Fusarium，Talaromyces，Preussia，Cephaliophora，Cladosporium，Myrothecium，
Schizophyllum，Gibberella，Stachybotrys，Debaryomyces，Saitozyma，Bolbitius，Nectria和Schizothecium。
[0008]本专利技术另一方面提供了一种肥胖人群或非肥胖人群中多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测的试剂盒，该试剂盒包含检测所述生物标志物细菌含量的试剂。所述检测试剂选自PCR法、微阵列法、测序法或免疫法试剂。
[0009]本专利技术另一方面提供了检测生物标志物的试剂在制备肥胖人群中多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测试剂盒中的用途。
[0010]与现有技术相比，本专利技术专利具有以下有益的技术效果：
[0011]本专利技术基于以下事实和问题的发现和认识作出的：当前国内外通过测定PCOS患者和健康人群的肠道真菌菌群结构并进行差异特征比较的研究仍较少，主要的原因有：1)当前研究者对肠道微生态的研究仍主要着眼于肠道细菌；2)肠道真菌在人体中的相对丰度偏低，相关的数据库有待进一步扩充；3)真菌与疾病的关系认知有待进一步拓展，加上真菌的培养难度高于细菌，因此在真菌研究上相对比较棘手。本研究从真菌的角度，对高BMI人群进行患病风险评估、早期诊断，尤其着重于区分高BMI的健康女性及高BMI的PCOS患者。本专利技术基于对PCOS患者和健康人群肠道真菌的特征分析，尤其比较高BMI健康女性及高BMI PCOS患者的真菌α、β多样性、菌群结构及特征性标志物组成，结合高BMI PCOS人群和高BMI健康人的特征性物种数据作为训练集，能够准确地对PCOS患者进行患病风险评估、早期诊断。该方法与目前常规的微生物培养方法及诊断手段相比，具有方便、快捷的特点。
[0012]本专利技术提出的PCOS相关的真菌生物标记物对早期诊断是有价值的。第一，当前尚无针对PCOS疾病的真菌标志物，本专利技术中的标记物具有较高的特异性和灵敏性；第二，真菌比较难以培养，基于筛选出的特征真菌进行引物设计，后续可以通过高通量测序手段或qPCR方法对特征细菌进行鉴定；第三，粪便分析无创且操作方便，可增加患者的依从性。第四，本专利技术中涉及的真菌指示物除了可以用作对PCOS患者进行治疗监测，还能够作为PCOS治疗干预及临床随访的重要指标，通过追踪特征真菌的丰度情况来指导治疗方案。
附图说明
[0013]从本专利技术的具体实施例的如下说明，上述内容和其他目的、特征和优点将变得清楚，如附图中所示。附图不一定是按比例的，而是强调示出本专利技术的各种实施例的原理。
[0014]图1为LC、OC、LP和OP四组间的真菌多样性比较。(A)α多样性；(B)β多样性。
[0015]图2为LC、OC、LP和OP四组间的真菌菌群组成及结构比较。(A)真菌门水平；(B)真菌属水平。
[0016]图3为OC和OP组间的真菌类群LEfSe分析。
[0017]图4为基于随机森林算法对OC组和OP组构建的疾病模型(A)特征物种类群重要性排名；(B)(C)训练集与测试集基于特征值构建的ROC曲线。
[0018]图5为基于随机森林算法对LC组和LP组构建的疾病模型(A)特征物种类群重要性排名；(B)基于特征值构建的ROC曲线。
[0019]图6为基于随机森林算法对OC组和OP组构建的疾病模型(A)特征物种类群重要性排名；(B)(C)训练集与测试集基于特征值构建的ROC曲线。
具体实施方式
[0020]下面结合具体实施例对本专利技术作进一步说明，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肥胖人群中多囊卵巢综合征诊断、患病风险预测或预后监测的生物标志物,其特征在于，所述生物标志物包含Candida和Malassezia真菌。2.根据权利要求1所述的生物标志物，其特征在于，生物标志物还包含Tetracladium，Exophiala，Knufia，lyonectria，Mortierella，Solicoccozyma，Cladophialophora，Pseudogymnoascus，Coniochaeta，Didymella，Trichoderma，Cladosporium，Epicoccum，Penicillium，Dichotomopilus，Neurospora，Alternaria，Paraphoma，Staphylotrichum，Purpureocill...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：陈章然，
类型：发明
国别省市：