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河南神經類疾病菌群檢測預測疾病

來源: 發布時間:2023-08-25

    來自廣東省中醫院的黃閏月團隊與黃清春團隊在FrontiersinImmunology上發表的一項研究,對比了類風濕關節炎(RA)患者與健康對照的腸道菌群組成及功能差異,并對比了接受不同藥物***后,RA患者的腸道菌群組成及功能的變化。①納入22名RA患者及22名健康對照,13名患者接受化瘀強腎通痹方(HQT)+甲氨蝶呤,9名患者接受來氟米特(LEF)+甲氨蝶呤;②相比于健康對照,RA患者分別有的37個及21個腸道細菌物種富集或減少,維生素K2生物合成與RA患者中富集的細菌相關;③HQT組與LEF組患者的臨床療效相似,HQT影響紅細胞沉降率,LEF影響C反應蛋白水平;④用藥后,HQT組及LEF組患者分別有11個及4個腸道細菌物種,以及9個及2個菌群代謝通路發生變化。 上海沃本擁有專業的腸道菌群檢測**團隊!河南神經類疾病菌群檢測預測疾病

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有研究顯示腸道菌群變化會影響代謝內穩態,而腸道菌群和代謝的擾動或促進類風濕性關節炎的早期發展。山東第一醫科大學JinxiangHan、華中科技大學寧康和山東大學張磊與研究團隊在Gut發表文章,招募健康對照(27)、骨性關節炎(OA,19)和類風濕關節炎(RA,76)患者,對腸道宏基因組、臨床表型、血液和膝關節滑液中的代謝物進行分析,發現大腸桿菌和牛鏈球菌促進抗壞血酸的降解,促進促炎反應,加速炎癥性關節炎的發展。即腸道菌群可調控RA的進展,或成為RA的潛在靶點。廣東腸道菌群檢測科研助力沃本生物--放心的腸道菌群檢測商。

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腸道微生物組與關節炎疾病(包括痛風)之間存在關聯。但是,痛風患者的腸道細菌種類及其影響痛風患者尿酸鹽降解和引發炎癥的機制仍不清楚。在本研究中,作者對102名痛風患者和86名健康對照者的307份糞便樣本進行了宏基因組分析。結果發現,痛風患者與健康對照組的宏基因組有明顯差異。具體表現為痛風患者中普氏桿菌(Prevotella)、梭桿菌(Fusobacterium)和擬桿菌(Bacteroides)的相對豐度增加,而腸桿菌科(Enterobacteriaceae)和丁酸鹽產生菌的相對豐度減少。

    安徽醫科大學的李寶珠團隊Rheumatology上發表的一篇系統性綜述,納入26項研究的結果,總結了類風濕關節炎(RA)患者的口腔菌群與腸道菌群的組成及多樣性的變化。①總結26項研究的結果,分析RA患者的口腔菌群與腸道菌群變化;②3項以上的研究報道,與對照相比,早發性RA/RA患者的腸道菌群中的糞桿菌屬減少,而口腔菌群中的普氏菌屬增加,鏈球菌屬及嗜血桿菌屬減少;③另外,部分普氏菌屬中的物種(包括)在RA患者的口腔菌群中有增加趨勢;④RA患者的口腔菌群α-多樣性增加或不變,而腸道菌群α-多樣性降低或不變! 上海沃本擁有專業的腸道菌群檢測**團隊;

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從功能上講,痛風患者的果糖、甘露糖代謝和脂質A生物合成基因豐度較高,尿酸降解和短鏈脂肪酸生成基因豐度較低。結合臨床數據分析得到腸桿菌科物種豐度的降低與氨基酸代謝和環境感知的降低有關,這兩者共同導致痛風患者血清尿酸和C反應蛋白水平升高。基于三個腸道微生物基因的隨機森林分類器在發現和驗證隊列中對痛風病癥具有較高的預測性(準確度為0.91和0.80)。縱向分析表明,24周后,降尿酸恢復了部分腸道微生物群。與肥胖、2型糖尿病(T2D)、強直性脊柱炎(AS)和類風濕性關節炎(RA)的對比分析表明,與代謝性疾病相比,痛風的宏基因組跟自身免疫性疾病的相似度更高。該研究揭示了腸道生態失調與宿主尿酸鹽降解和全身炎癥的失調有關,可作為痛風的非侵入性診斷標志物。如何確定腸道菌群失調;浙江消化道疾病菌群檢測準確性高

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美國銷售產業與中國有所不同,和美國相比,中國的產業仍處于初創期。在經濟新常態下,中國大銷售產業憑借獨特資源和市場優勢,一舉成為資本角逐的重點領域之一。有關機構預測,中國銷售產業規模未來5年年均復合增長率約為27.26%。國外的谷歌、蘋果等公司,國內的阿里巴巴、騰訊、萬科、保利、平安人壽、萬達等企業都根據自身優勢扎根大健康領域。拋開服務型的公共服務屬性,在市場環境中,企業競爭的秘訣是要創造稀缺,結合消費者高、中、低不同等級的需求,并成為難以替代的產品。一體化的結構體系難以形成,我國醫藥健康正處于初級發展階段,與體系健全的發達地區相比,冷鏈物流行業呈現規模小且分布雜亂的現象。醫藥行業上下游未整體規劃,成為我國冷鏈物流發展的障礙,從而使得醫藥冷鏈物流流通效率低下。以合作共建菌群移植處理中心,設備、試劑、耗材,委托技術研發與臨床研究為例,主打運動健康APP停留在工具層面,缺少完整的消費場景閉環,較強的工具屬性停留在實現用戶**基礎的功能需求,并未涉及足夠高的用戶使用價值實現,同時缺乏數字化運營的效能也是運動健康APP發展的明顯桎梏,經營模式有待進一步探索。河南神經類疾病菌群檢測預測疾病

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