Meta-analysis of human genome-microbiome association studies: the MiBioGen consortium initiative
DOI: 10.1186/s40168-018-0479-3
Microbiome于本月6号发布一篇公告，宣布大型研究计划MiBioGen的启动。该计划由中科院微生物所王军以及比利时和荷兰的多位科学家发起，旨在从全基因组的层面研究人体基因对肠道菌群的影响。目前MiBioGen已收集了全球18个不同人群，约19000人的肠道菌群和基因组数据，建立了完整、开源、标准化的分析流程，并邀请和号召更多研究者加入。
肠道微生物的相关研究是近几年有关微生物研究中最为火热的领域之一。多数肠道微生物的研究是关于肠道微生物与各种疾病之间关联的，其中部分研究揭示了肠道微生物在疾病发展中的作用。但将环境因素考虑其中后，这些研究就仍会遗留很多还无法解释的问题。特别是在考虑到宿主的基因型作用之后，将会有很多问题。之前4篇GWAS的研究揭示了基因型与肠道微生物之间的关系，但纵观这几篇研究也只有SLIT3这一个SNPs位点出现在其中的三篇研究之中，甚至还有报道的同一个位点在不同的研究中是相悖的情况发生。不同研究之间的不协调之处可以通过加大样本数据量，从而提高统计效率，减小假阳性来部分规避。这便是多队列交叉分析能得到的好处之一，其次便是这种多队列的分析可以打破存在于特定人群数据的统计及技术误差。
图1. 4篇GWAS定位菌群相关基因文章总结
基于以上因素，作者决定发起名为MiBioGen的大型研究计划，该计划包括来自于全球不同国家研究组的18个队列，共计约1.9万名参与者。
表1. MiBioGen目前参加的18个研究队列
该计划的主要研究目标是探索人体基因对人类肠道微生物的影响。为了实现这一目标该计划的组建者们建立了统一的数据分析流程。主要包括以下4个分析方向：
肠道微生物数据处理流程
基因型处理流程
GWAS分析流程
宏数据分析
该计划的统一分析流程均可在以下网页中找到：https://github.com/alexa-kur/miQTL_cookbook 。
此处将简单介绍下这一分析流程的相关方面。基于16S rRNA的数据分析进行GWAS微生物丰度分析，包括四个主要步骤（加粗部分）：
处理微生物组16S数据
处理基因组SNP数据
微生物组各分类级与基因型进行关联性研究
进行综合数据分析
每个参与组将自行执行从1到3的步骤。第4步将集中在UMCG（格罗宁根）进行分析。本流程中的所有代码脚本都可以自主本地执行。
以上内容为中国科学院微生物研究所王军研究员为第一及通讯作者发表在Microbiome上，题为“Meta-analysis of human genomemicrobiome association studies: the MiBioGen consortium initiative”
该研究计划为开放性的，欢迎更多研究者的加入（只需与文中任意一位通讯作者联系即可）。
王军等：宿主基因组与菌群关系研究要有大动作！
mildbreeze 06-09 热心肠日报
原标题：人类基因组-微生物组关联研究的荟萃分析：MiBioGen联盟倡议
① 宿主基因影响菌群并与多种疾病有重要关联；② 以往多关注单个基因对菌群的影响，而全基因组的研究刚刚起步，如小鼠QTL和人类全基因组关联研究（GWAS），亟需增大样本量并克服不同研究间的技术差异；③ 发起大型研究计划MiBioGen，收集全球18个人群、19000人的样本（肠道菌群16S rRNA测序和全基因组SNP数据），进行大规模meta-GWAS分析；④ MiBioGen建立了完整、开源的标准化分析流程，并能够有效排除不同16S rRNA扩增区间所导致的技术误差。
Meta-analysis of human genome-microbiome association studies: the MiBioGen consortium initiative
DOI: 10.1186/s40168-018-0479-3
https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-018-0479-3
王军等：宿主基因组与菌群关系研究要有大动作！https://www.mr-gut.cn/papers/read/1042154338?kf=mobile.search
分析流程 https://github.com/alexa-kur/miQTL_cookbook
微生物所参与国际大型人体菌群的宿主基因定位研究 https://mp.weixin.qq.com/s/ZvuWP54PeFQcAATHa321GQ
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