news 2026/5/1 7:58:12

粪便eDNA,如何成为定位精准营养的“黑科技”?

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
粪便eDNA,如何成为定位精准营养的“黑科技”?

饮食是影响人类健康的关键因素,不良饮食是全球可预防死亡的主要风险之一。然而,传统的饮食评估方法依赖受试者的自我报告,存在记忆偏差、社会期望偏差、文化差异、认知负担等局限,严重影响数据的准确性和可比性。

图 通过“双标水”技术证实了来自英美两国的国家膳食调查的食物摄入量数据中超半数的数据为误报doi.org/10.1038/s43016-024-01089-5

尽管已有技术尝试改进饮食评估,但它们仍存在成本高、特异性差、难以量化等问题。因此,亟需一种客观、可扩展、非侵入性的饮食评估方法。

图 多种饮食评估方法的比较

2025年发表在《mSystems》文章“From stool to sequence: decoding the human diet with FoodSeq”一文,开发了基于人类粪便样本中的食物eDNA,通过eDNA宏条形码技术对多种人群进行饮食成分分析的新方法-Foodseq。Foodseq作为一种客观、可扩展的非侵入性饮食评估工具,可以为精准营养干预提供可靠数据支持。

期刊:mSystems

影响因子:4.6

发表时间:2025.6

样本类型:人类粪便

DOI: 10.1128/msystems.00158-25

1.Foodseq实验流程概述

人类摄入的食物中含有植物、动物或真菌的eDNA,这些DNA在消化过程中部分保留,并随粪便排出。通过提取并测序这些DNA片段,可以识别出所摄入的食物种类。FoodSeq 分别使用针对植物和动物的特异性引物扩增:

植物:叶绿体trnL-P6环 g/h区

动物:线粒体12S rRNA V5区

图 FoodSeq工作流程概述

将测序结果比对已建立好的Foodseq数据库,实现对食物物种的鉴定。目前该数据库已在Github开源,链接:https://github.com/cr403/foodSeq

图 Foodseq数据库

2.Foodseq实测结果

通过收集饮食植物干预以及非干预的人类粪便样品进行实验和分析。结果表明Foodseq可以有效区分样本中的食物来源。

图 饮食干预实验膳食分类组成的主成分分析

通过评估pMR(plant metabarcoding richness, 饮食中独特植物物种数)与各种社会因素的相关性,表明了pMR可以作为有效的分子标记,揭示传统方法难以量化的饮食与社会健康的关联性,例如在青少年队列中,pMR与年龄和粮食不安全性呈负相关,但与收入和肥胖程度成正相关。

图 pMR与社会因素的相关性分析

FoodSeq鉴定到的植物种类频率与家庭实际购买的食品杂货物品之间高度相关。证实了FoodSeq作为一种客观工具,能够有效且准确地追踪和验证个体在真实世界中的食物摄入情况,尤其在评估饮食干预的依从性方面表现出巨大潜力。

图 FoodSeq鉴定的植物类群食品杂货一致性分析

3.Foodseq与其余饮食评估方法的对比

系统比较了五种饮食评估方法,其中包括传统的FFQs(饮食调查问卷)、记录法和回忆法,以及图像法、代谢组学、MEDI(Metagenomic Estimation of Dietary Intake,宏基因组学饮食摄入评估法)和FoodSeq在不同维度的优缺点。总体而言,以FoodSeq和MEDI为代表的基因组学方法在避免记忆偏差、降低对参与者认知与文化水平的要求、实现跨研究数据整合、检测未知或微量食物成分以及进行非侵入性物种分析方面展现出显著优势。特别是FoodSeq,其成本相对较低且易于规模化。

表 各饮食评估方法的优缺点

研究结论

FoodSeq 作为一种基于粪便eDNA宏条形码技术的饮食评估方法,能够客观、准确地识别人类摄入的植物和动物食物种类,克服了传统自我报告方法的局限性,具有跨文化、跨年龄、非侵入性、经济高效等优势,并在多个研究中验证了其在评估饮食多样性、监测干预依从性及探索饮食与健康关系方面的潜力,未来有望在营养流行病学、临床监测和大规模人群研究中发挥重要作用。

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参考文献

Superdock DK, Petrone BL, Kirtley MC, David LA. From stool to sequence: decoding the human diet with FoodSeq. mSystems. 2025 Jul 22;10(7):e0015825. doi: 10.1128/msystems.00158-25. Epub 2025 Jun 23.

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