肌フローラ解析

本格的なメタゲノム解析による皮膚のフローラ（常在菌）の菌叢解析

• ​マウスなどの動物の解析も行っております。

• 真菌の解析も可能

• ​次世代シーケンスデータの解析のみも対応

S-KIN proは肌研究を支援するためのキットで、化粧品原材料、化粧品、接触素材、医薬品の開発や効果の検証など、さまざまな目的で利用されています

• 皮膚にに常在するバクテリアと肌の状態、健康や疾患の関係は、まだまだ解明されていない点も多々ありますが、皮膚からの分泌物である皮脂を餌とする常在菌の平衡状態の解明は、様々な健康状態をモニターできると考えています。

• ​化粧品利用のBefore/After、かぶれの原因菌の究明と対策方法の研究開発、医薬品の研究開発などさまざまな目的で利用できます。

# 主な利用シーン

• 今後、常在菌に着目したいので基礎データを収集したい

• 生活環境に常在菌がどのように関係するのかを知りたい

• 特定の肌状態の人に関する菌を特定したい

• 化粧品やサプリメントの効果としてBefore/Afterを知りたい

• 肌測定データやアンケート項目などの背景情報と有意な菌の関係を求めたい

• 接触素材などかぶれと関係が大きい素材開発に役立てたい

• 免疫研究など行ないたい

• 創薬に利用したい

• ​動物実験に利用したい

専用キットを準備

​専用キットを用い、１サンプルから検査・解析を受け入れています

専用の肌フローラスワブキットは無菌状態のキットで、定期的に次世代シーケンサーを利用して​チェックを実施しております。

​キット付属の綿棒でスワブを行って返送していただくだけです。

​大量の特殊条件下での試験では、キット内容の変更も承っております。ご気軽にお問い合わせください。

実験の内容によっては、精度担保のためにクール便を利用して頂く場合があります。

 このキットは研究用に気軽に利用していただくため、1サンプルからの分析を実施しています。スワブキット、DNA抽出、次世代シーケンサによる解析、データの基本的な解析をパッケージ化して手頃な価格での解析が可能。

基本的な解析

16sメタゲノムシーケンスと統計基本解析

# 実験

スワブした綿棒から細菌の16S-RRNA遺伝子を取り出し、解析に必要な領域の配列を次世代シーケンサーで読み取ります。

# データ処理

Species（種）レベルでの解析を基本としています

​

• データベースはNCBI, DDBJ, 当社オリジナルから選択、全階層への割当を実施

• シーケンスデータの前処理とQCフィルターで不良シーケンスの除去

• ​菌種特定はBlastによる相同性検索法を利用

• Species（種）レベルから最上位階層であるBacteriaレベルまでのSun Burstグラフによる視覚化

• サンプルごとの棒グラフで分布を視覚化

• 主成分分析と視覚化

• 常在菌の多様性分析と視覚化

• 階層型クラスタリング

• 自己組織化マップの作成

• 表現型と菌種との有意差検定（多検体の場合）

• ​群間比較（多検体の場合）

２種類の美容液でBefore/After試験後の簡単なデータを解析した例を紹介します。

被験者：男性

試験期間：2021/3/14から3/29(15日間）

試験前は全く別製品を使用

試験方法：右頰に美容液１を、左頬に美容液２を朝夕塗布

サンプル採取：S-KINキットを利用

試験後の感触：試験前の製品よりよい感じがしたが左右差は感じなかった

自覚はないが、菌叢に大きな変化が見られました

1. 占有率の視覚化

さまざまな菌叢に変化が見られますが、アクネ菌と表皮ブドウ球菌の変化と多様性に着目。

​美容液２のほうが、アクネ菌占有率が下がり、表皮ブドウ球菌の占有率が多くなっています。その分多様性も高くなっていることが視覚的にわかります。

Bar Chartによる視覚化でも菌叢に変化があることが確認されます。

​2. 多様性指数による確認

多様性指数を算出すると、美容液１より美容液２が格段と多様性が高くなっています。（Simpson's Indexでも同様）

3. PCA解析

​主成分分析を行うときれいに３つに分かれました。

主成分分析のPC1で寄与度が高い細菌

主成分分析のPC2で寄与度が高い細菌

結果：本被験者においては美容液２の方が美容液１よりも効果があることがわかった

​ざまざまなオプション解析

真菌（ITS領域）の解析や高度な統計、比較解析など

# 実験オプション

• 真菌のシーケンス

• 総菌量の測定

• ​その他ご相談ください

# データ解析オプション

• ​真菌（ITS領域）の菌種同定と菌叢解析

• 他の測定器データとの相関解析

• 菌のアノテーション調査

• ​菌の阻害物質、代謝物質の調査

• タンパク質、化合物の相互作用調査

• 原材料の安全性評価

• ​メカニズム探索などのデータマイニング

• ​その他、ご相談ください

メタトランスクリプトーム解析

RNAseqデータを利用した発現タンパクと代謝化合物予測

メタゲノム解析とは全く異なる発現データを利用した解析サービスです。シーケンスからでも、手持ちのRNAseqデータ（微生物）データからの解析も承ります。

試料中に存在する転写産物をモニタリングし、 発現タンパク質の機能とそれらタンパク質が作用しているパスウェイ、予測される代謝化合物を結果として出力するソフトウエアを利用しています。

基本解析スクリーンショット

# 全階層の視覚化表示 (Sun Burst Graph）

「Domain」から「Species」までの微生物の分類階層で、サンプルごとのドーナッツグラフ作成します。（一番外側がStrain)

微生物のランクは以下の表の様になっていて、Species（種）レベルでと上位のGenus（属）レベルでの分類の違いを簡単に見ることができます。

アクネ菌を例に取ると、Genusレベルではその下の階層（Species)では131種類の微生物が分類されています。

# サンプルごとの棒グラフで分布を視覚化 (Bar Graph）

​サンプルを並べ、視覚化することで表現型によっての違いが明らかに見えることもあります。

# 主成分分析(Bar Graph）

主成分分析の結果をプロット図として出力します(2D, 3D)

サンプル間で変動の大きい（＝分散が大きい）菌から主成分を設定し、サンプルの特徴として用いることで集団の形成を観察します

＋ UniFrac PCoA

# 多様性分析(Diversity）

​多様性の視覚化

多様性と表現型の相関を見ると、多様性が低いほうがネガティブな表現型に対してオッズ比が高くなることがわかります。

「ニキビや吹き出物が出来る」ではオッズ比が12という数字になっています。

# クラスタリングと自己組織化マップ

その他の統計解析では、階層型クラスタリング、自己組織化マップ（SOM)、PCoAなどを準備しています。詳細はご相談ください。

# 有意差検定・群間比較

アンケート項目を集計し、Yes群とNo群で比較して、特定の菌が関連しているかどうかを算出したり、複数の項目について、共通する菌があるかどうかなどを見ることが出来る