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山東腸道菌群檢測風險預測

來源: 發布時間:2021-07-28

科學家的實驗向我們揭示了腸道菌群與減重的關系。華盛頓大學醫學院教授Ley對12名肥胖患者進行追蹤研究,一組控制脂肪,一組控制碳水化合物。一年后前者體重下降2%,后者體重下降6%。通過腸道菌群檢測發現,他們腸道內的厚壁菌門數量下降,擬桿菌門數量上升。而厚壁菌門、擬桿菌門可以通過影響多糖的降解,導致肥胖。這說明了飲食調整可改變腸道菌群,進而改變肥胖情況。美國科學家Turnbaugh發現,將瘦小鼠的腸道菌群轉移到胖小鼠體內,2周后胖小鼠體重明顯減少,能量吸收的效率降低,而排泄物中能量更高。由此可見,腸道微生物幾乎可以決定能量吸收,幫助控制體重。上海沃本--靠譜的菌群檢測公司。山東腸道菌群檢測風險預測

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從生理角度而言,我們的大腦似乎與腸道關系甚遠。不過,近期的研究強有力地指出,聚集在我們消化道內的大量菌群,為大腦與腸道打開了溝通渠道。腸道菌群已被證實可以作用于宿主的情緒、情感、精神疾病狀態,乃至信息加工過程。但菌群是如何做到這一點的,卻一直難以捉摸。到目前為止,對腸-腦關系的研究大多數研究指出了菌群狀態與大腦活動之間的相關性。而新的發現立足于對菌群參與應激反應的研究,試圖鉆得更深。現在,研究人員專注于恐懼,尤其是恐懼是如何隨時間消退的。他們追蹤了那些體內菌群減少的小鼠的行為變化,發現這些小鼠在細胞連接、大腦活動和基因表達方面都出現了異常。山東腸道菌群檢測風險預測腸道菌群對人體整體健康具有深遠影響!

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(1)構建不同慢病和腸道菌群之間的關聯數據庫,促進慢病與菌群相關性、甚至因果性證據的進一步積累,促進人們對慢病發生、發展的深刻理解;(2)研究針對腸道菌群進行調控的新技術、新方法、新產品,提高慢病防控效率;(3)結合腸道菌群微生態,深入開展中醫藥研究,促進中醫生命科學和中西醫結合的研究與發展;(4)發展腸道菌群微生態的解析技術,不僅在微生物基因組DNA序列組裝等方面取得進步,而且還需要從微生態這一群體水平開展從結構到功能的深入研究;(5)發展腸道菌群的檢測技術即針對腸道菌群的健康體檢技術,建立起可用于評價腸道菌群是否處于健康狀態、亞健康狀態、失調紊亂狀態甚至致病狀態的理論、方法和技術;

腸道菌群通過短鏈脂肪酸(SCFAs)的變化來影響糖代謝除膽汁酸途徑外,腸道菌群還可能通過SCFAs來影響糖尿病的進展。SCFAs是腸道菌群發酵食物產生多種代謝產物之一,包括乙酸、丙酸、丁酸等。既往研究已發現不同SCFAs對糖尿病的影響存在差異,2019年荷蘭千人代謝健康專項研究再次證實了這一點。該研究應用孟德爾隨機化分析方法證實了腸道菌群導致糖代謝功能障礙的因果關系,并提出了腸道微生物產生SCFAs的變化是重要機制。其結果表明,糞便中丁酸鹽含量越高,預示著胰島素反應越好;另一方面,糞便中丙酸含量升高則會增加T2DM風險,而這些均與基因有一定關系。以上新研究讓我們在腸道菌群如何導致T2DM的認知路上又更深入了一步,也為臨床以腸道菌群為靶點的糖尿病診療策略提供了更多思路。腸道菌群檢測有哪些益處?

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腸道菌群該如何保護?腸道菌群并不是簡單的細菌群落,很多科學家認為,腸道菌群甚至可以看作是人體內的另一個有構成,需要你的細心呵護。美國華盛頓大學JefferyGordon教授的研究成果表明,肥胖癥、糖尿病這些高發疾病,都與腸道菌群失調密不可分。保護腸道菌群,首要平衡膳食。多吃蔬菜、雜糧等富含纖維素的食物,既喂飽了腸道菌群,也能為身體提供多種維生素和微量元素;而長期大魚大肉、高熱高脂飲食,既不利于腸道菌群生長,也增加自身罹患三高的風險。其次規律作息和飲食。腸道菌群在與人體的長期磨合中,也形成了自己固定的生物鐘和食譜。很多年輕人起居不規律,動輒熬夜通宵;飲食不規律,饑一頓飽一頓,喜嘗新鮮事物;長期下來,腸道菌群勢必失調,引發多種疾病。再者還可適度進補。多進食一些富含益生菌的發酵食物,比如酸奶、豆制品,相當于把益生菌吃進去,在一定程度上也能壯大腸道共生菌群的隊伍。如何檢測腸道菌群的差異性?山東腸道菌群檢測風險預測

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人體微生物包括細菌、病毒和原生動物等,被稱為人體的“被遺忘的組成”,編碼的基因數量是人體自身的 150 多倍,同時被稱為人體“第二基因組”。目前研究發現,人體微生物與身心健康關系密切。人體微生物與人類的大腦、腸道和身體發育都有關,而人體微生物本身就存在發育過程。人體內的微生物組成也并非一成不變,隨著年齡的增長,身體健康狀況的變化,人體內的微生物組成也會發生相應變化。以往的研究已經發現,肥胖癥、糖尿病、胃腸道疾病、過敏、自閉癥、焦慮、抑郁等一系列常見身心疾病都與腸道菌群失調有密切關聯。通過定期檢測分布于人體各個部位的菌群組成能夠反映人體自身的健康狀況,及時發現異常,也能提示健康變化趨勢,為改善亞健康狀態、進行有針對性的調理,并對預防相關疾病發生或緩解疾病癥狀等可提供重要參考。山東腸道菌群檢測風險預測

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