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S-KIN PRO/COMA PRO/腸-KIN PRO試験結果データの詳細とより進んだメタゲノム解析ツール
統計解析とAIのコンビネーションで進化した解析をご提供
近年、肌・腸内・口腔フローラのバランス改善が、免疫調整・炎症抑制・バリア機能向上など、多方面の健康増進に寄与することが明らかになっています。当社の菌叢解析試験サービスは、その科学的基盤となるデータを提供し製品開発やマーケティングをサイエンスで支援しています。
マイクロバイオーム統計解析を、もっと簡単に
当マイクロバイオーム試験サービスの結果を用いて、様々な論文でも使用され各種フローラ解析に欠かせないLEfSe・PICRUSt2・Kruskal-Wallis test・PERMANOVA・相関/回帰分析・ALDEx2 をWeb上で簡単に実行できるKIN Web Statサービスを提供しています。面倒なインストール作業は不要で、誰でもすぐに高度な統計解析や機能予測が行えます。研究から商品開発まで幅広くご活用いただけます。
サービスの紹介とご利用のお申し込みはこちら
主な統計解析例（唾液検体より取得した口腔内フローラ試験の解析例）
LEfSe - マーカー細菌探索
日常的に発酵食品を食べる人の唾液に多い細菌
日常的には発酵食品を食べない人の唾液に多い細菌
解釈
Lefse解析では、2群もしくは3群間で群の特徴になる細菌を見つけることができる。この事例では、日常的に発酵食品を食べる習慣が無い人の口腔内には、Streptococcus属やFusobacterium属が多いことが示され、これらの菌は虫歯や歯周病の原因菌が歯に付着する足場を提供することが分かっている。一方、日常的に発酵食品を食べる人では歯周病菌の抑制効果が知られるL.reuteri菌が増加している。
PERMANOVA - β多様性解析
▲ 日常的に発酵食品を食べる人
● 日常的には発酵食品を 食べない人
解釈
PERMANOVA P value=0.012
PERMANOVAによるβ多様性解析では、2つの群の間でフローラを構成する細菌の構成と比率に有意な差があるかを見ることができる。この事例では、日常的に発酵食品を食べる人とそのような習慣が無い人では口腔内細菌の構成と比率に差があることが統計的に示されている。
ALDEx2 - 2群間統計解析
解釈
Aldex2統計解析では、2つの群の間で存在量に差のある細菌や真菌を検出することができる。この事例では、日常的に発酵食品を食べる習慣が無い人(=No群)では、そのような習慣がある人(=Yes群)に比べて口腔内の連鎖球菌属やFusobacterium属といった有害な細菌が増えていることが示されている。
Kruskal-Wallis Test – α多様性解析
● 日常的に発酵食品を食べる人
● 日常的には発酵食品を食べない人
解釈
α多様性解析では、サンプルごとの菌叢の多様性を測定し、かつ統計的に2群間で多様性指数に差があるかを検定することができる。この事例では、日常的に発酵食品を食べる習慣がある人の唾液では細菌叢の多様性が有意に増加していることが示され、様々な細菌が比較的均等に存在することでバランスのとれた口腔内フローラになっていることが示されている。
PICRUSt2 – 機能予測解析
細菌が持つ遺伝子情報から機能を予測
解釈
Picrust2解析では、検出された細菌が保持する遺伝子情報から、サンプル中に占める様々な機能遺伝子量を予測する。Picrust2解析にはAldex2統計解析の結果が含まれており、同時に機能タンパク質やパスウェイの2群間有意差検定が実施される。この事例では、日常的に発酵食品を食べる習慣が無い人(=No群)の唾液で は、糖分を分解する酵素が発酵食品をよく食べる人(=Yes群)に比べて増え、さらに糖代謝にかかわる代謝パスウェイを構成するタンパク質が増えていることが示されている。
相関/回帰分析(相関係数・重回帰・ロジスティック回帰分析)
細菌叢解析に含まれる菌種ごとの存在量と、年齢やTEWLといった数値やYes-No等の二値化データ、特定の菌種の占有率、といった情報との間にある相関関係を相関係数・重回帰分析・ロジスティック回帰分析により明らかにします。（画像は肌フローラの例）
AIの利用で理解を加速
ALDEx2の解析結果に自動的に菌の情報をAIが作成
ALDEx2の結果から変化の大きな細菌や真菌を抽出しAIが自動で解釈
“疾患との関わり”・“菌が生成する代謝物”・“設定した群の情報”・“菌種間相互作用”を展開
細菌叢解析では多数の細菌や真菌が結果に出てきます。それぞれの菌がもつ特性を調べ、注目する菌を決定することや菌叢の変化を評価するには膨大な論文調査の時間が必要です。
KIN Web Statには、細菌叢統計解析(Aldex2)で変化のあった菌を、“疾患との関わり”・“菌が生成する代謝物”・“設定した群の情報”・“菌種間相互作用”の観点から大規模言語モデル(AI)*が論文情報をもとに調査し、菌種ごとにどのような特性が知られているのかを報告するAIサービスが搭載されています。
当社内に設置された安全なAIを利用
AIは社内に設置したLocal PCのDify+ollama環境で動作しており、外部に問い合わせ内容が送信されることはありません。
試験結果
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S-KIN PRO
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COMA PRO
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腸-KIN PRO
統計解析
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Aldex2
論文学習済みAI*で結果を解釈
*回答には細菌・真菌に関するNCBI Pubmed収載文献からAbstract250万件、フルテキスト13万件を参照しています(菌種間相互作用を除きます)
解釈（肌フローラ試験の例）
グループ情報の解答例
最初のLawsonella clevelandensisをみると、
Acne vulgaris グループにおいて他のグループと比較してより高い相対的な豊度を示し、 重度のニキビ症例 (IGA4グループ)での増加した出現率と関連している。」というような記載のとおり、この場合は表現型グループに対して優位性を評価しています。
統計分析では、Aldex2の計算結果の解釈をAIが行っています。
疾患や代謝に関する解答例
最初の、Cutibacterium acnesを見ると
菌の機能情報とともに、「この菌は毛包分泌腺に住み、皮膚の疾患である尋常性ざ瘡(acne vulgaris)と関連している。」と皮膚疾患との関連を述べ、
さらに骨髄炎や心内膜炎といった細菌感染症の原因にもなることを述べている。
また、代謝物との関係についても、炎症や免疫応答に関与する生物活性物質や二次代謝産物などの知見が分析されている。
AIチャットの利用
約250万件の PubMedアブストラクトデータを学習させたＡI chatで、細菌・真菌・ウイルス・プロトゾア・寄生虫に関するAIチャットポットが利用可能。
Microbiome Expert AI
細菌などに関する質問をすると学習した論文から答えを提案。さらなる特徴はその根拠論文をPMIDと共に表示してくれることです。
表皮ブドウ球菌増やす物質は？
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