肠道型(enterotype)简介

科学家发现人体肠道微生物可分成三种主要类型,称为肠道型(enterotype),包括拟杆菌型、普氏菌型和瘤胃球菌型。这些类型与人体如何利用能量及合成维生素有关,并且与饮食结构紧密相关。

An enterotype is a classification of living organisms based on its bacteriological ecosystem in the gut microbiome.

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待续~

 

在近几年里,科学家们在被我们称作人体微生物生态组(microbiome)的世界里发现了令人惊奇的多样性现象。寄生在我们人体内(外)的微生物所组成的微生物生态组具有非常明显的个体差异性,每一个人的微生物生态组都是唯一的,都和其他人的微生物生态组不一样,哪怕是双胞胎之间也是如此。而且我们每个人身体不同部位寄生的微生物生态组也都各不相同。科研人员们都在绞尽脑汁地想办法弄清楚这些微生物生态组的组成结构到底有什么样的意义,它们对我们人体的健康又有着什么样的影响作用。
科学家们终于在2011年从如此复杂的微生物生态组中辨析出了一种模式。一家欧洲的科研机构利用一个细菌基因的差异性对22名欧洲人肠道微生物的组成情况进行了分析,鉴别出了每个人之间以及同一个人体内微生物生态组不同的组成情况。并且,他们还将这些欧洲人的微生物生态组组成模式和早前发现的日本人和美国人的微生物生态组组成模式进行了比对。
结果却发现这些微生物生态组并不是随机组合而成的,微生物生态组在所有这些受检人群中大致可以分为三种类型,又称做肠道型(enterotype),科学家们将它们具体分为拟杆菌型(Bacteroides)、普氏菌型(Prevotella)和瘤胃球菌型(Ruminococcus),意指它们分别含有较多的拟杆菌、普氏菌或瘤胃球菌。对更大规模的人群(154名美国人和85名丹麦人)进行调查也得到了同样的结论,他们同样可以分为这三种类型,这说明其实在我们人体的肠道内真正存活得非常好的微生物生态组可能数量并不太多。不过这种分型方法和人体的年龄、体重、性别或国籍都没有任何关联。这种分型体系只和每一个人如何利用能量,可以合成出哪种维生素有关。
我们还需要做更深入地研究来仔细辨别这种肠道菌群的分类方式是否真的可靠。但是另外一个科研小组却已经发现这种分型似乎与我们的饮食结构相关。比如吃肉较多的人体内拟杆菌较多,素食主义者体内就会有更多的普氏菌。即便限制饮食达到10天的时间也不会改变人体的肠道菌群类型,这说明这种肠道菌群类型是在长期饮食习惯的影响下形成的。
2011年,在认识饮食如何影响人体微生物生态组的问题上科学家们还取得了其它一些进展。科研人员们将10个人的肠道菌群移植到了无菌小鼠的体内,然后给这些小鼠吃各种蛋白质、脂肪、淀粉和糖配比不同的食物,看看小鼠体内的微生物生态组的组成情况会不会发生改变。结果和我们预期的一样,不同的食物的确可以让肠道内的某一种微生物昌盛起来。今后还可以通过这种方法来研究饮食和微生物生态组在人体营养学和疾病发生发展过程中的作用。
其它的几项研究也都显示出人体微生物生态组和人体疾病、发育、免疫功能等诸多方面都有着千丝万缕的联系。接下来,科学家们还将继续缩小范围,研究我们人体的病毒组(virome),即人体内的所有病毒和“外来的”微生物不同,我们人体内的微生物是人体的自然组成部分,它们决定了我们是谁,我们是什么样子的。

转载于:https://www.cnblogs.com/leezx/p/6425611.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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