CN114045353B - 与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物及其用途 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物及其用途，所述微生物标志物为g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group，通过检测受试者样本中所述微生物标志物的含量或丰度可以预测或诊断受试者是否患有诺如病毒感染性疾病，同时，本发明还提供了所述微生物标志物在治疗诺如病毒感染性腹泻疾病中的应用。

Description

与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物及其用途
技术领域
本发明属于生物医学和分子生物学技术领域，具体涉及与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物及其用途，更具体地，涉及与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group及其用途。
背景技术
诺如病毒(Norovirus，NoV)感染性腹泻是由诺如病毒属病毒感染引起的腹泻，临床主要表现为腹泻、恶心、呕吐、腹痛以及发热等急性胃肠炎症状，具有发病急、传播速度快、涉及范围广等特点。诺如病毒是引起流行性、自限性急性胃肠炎的主要病原体之一，常造成严重的公共卫生事件，感染病例占全世界急性胃肠炎病例总数的18％(Ahmed S M,Hall A J,Robinson A E,Verhoef L,Premkumar P,Parashar U D,Koopmans M,Lopman BA.Global prevalence of norovirus in cases of gastroenteritis:a systematicreview and meta-analysis[J].Lancet Infect Dis,2014,14(8):725-730.)，其引起的感染性腹泻被称为“肠道流感”。在我国，每年均有诺如病毒引起的流行病学事件，造成严重的疾病和社会经济负担，而目前尚无针对该病毒的有效治疗药物和疫苗(Zhou H,Wang S,vonSeidlein L,Wang X.The epidemiology of norovirus gastroenteritis in China:disease burden and distribution of genotypes[J].Front Med,2020,14(1):1-7.)。
随着测序技术的不断发展，以微生物菌群为治疗靶点的精准医学研究已成为肠道疾病治疗的重要方向。肠道菌群在人体消化道内大量定植，其编码的基因在数量上远超乎人类自身编码的基因(Qin J,Li R,Raes J,et al.A human gut microbial genecatalogue established by metagenomic sequencing[J].nature,2010,464(7285):59-65.)，这类复杂的细菌群落近年来成为最受关注的生物学研究热点之一。有研究表明肠道菌群与诺如病毒具有相互作用并促进病毒感染，但是目前关于两者的互相作用关系及机制还缺乏深入系统的研究。肠道菌群和人类通过协同进化形成互相依赖的共生关系受环境、饮食和遗传等多种因素调节，最终以影响人体代谢的方式来实现人体不同的生理功能(Nicholson J K,Holmes E,Kinross J,Burcelin R,Gibson G,Jia W,PetterssonS.Host-gut microbiota metabolic interactions[J].Sci,2012,336(6086):1262-1267.)。这种稳态对人类抵抗肠道病原菌引起的感染性疾病极其重要。除此之外，多项研究还表明肠道菌群在增强肠道病毒感染方面也具有显著而多样的作用。目前的研究均表明了诺如病毒感染性腹泻的发生发展和微生物群落的结构和功能密切相关。
虽然目前尚没有治疗和预防诺如病毒感染的药物及疫苗，但是了解更多病毒与细菌间相互作用的分子机制将为防治肠道病毒提供新思路，以期为本领域提供能够用于诺如病毒早期诊断和早期治疗的微生物标志物，进而实现诺如病毒感染的早发现、早干预、早治疗。
发明内容
本发明的目的在于提供与诺如病毒感染性腹泻相关的微生物标志物及其用途，以期实现诺如病毒感染的早期诊断和早期治疗。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本发明的第一方面提供了检测样本中微生物标志物的试剂在制备用于诊断诺如病毒感染性腹泻疾病的产品中的应用。
进一步，所述微生物标志物为g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group。
进一步，所述样本选自粪便、直肠拭子。
进一步，所述试剂包括16S测序、全基因组测序、定量聚合酶链反应、PCR-焦磷酸测序、荧光原位杂交、微阵列或PCR-ELISA检测样本中所述微生物标志物的含量或丰度的试剂。
所述试剂包括对所述微生物标志物具有特异性的引物、探针、反义寡核苷酸、适体或抗体。
所述产品包括试剂盒、试纸、或芯片。
进一步，所述试剂盒包括检测样本中所述微生物标志物的试剂。
进一步，所述试剂包括检测所述微生物标志物的特异性的引物、探针、反义寡核苷酸、适配体或抗体。
进一步，所述特异性引物为扩增所述微生物标志物16SrRNA的引物。
进一步，所述产品还包括提取样本DNA的试剂。
本发明的第二方面提供了一种用于预测或诊断诺如病毒感染性腹泻疾病的产品。
进一步，所述产品包括检测受试者样本中微生物标志物的含量或丰度的试剂，所述微生物标志物为g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group。
进一步，所述试剂包括16S测序、全基因组测序、定量聚合酶链反应、PCR-焦磷酸测序、荧光原位杂交、微阵列或PCR-ELISA检测受试者样本中所述微生物标志物的含量或丰度的试剂；
优选地，所述试剂包括对所述微生物标志物具有特异性的引物、探针、反义寡核苷酸、适体或抗体；
优选地，所述产品包括试剂盒、或试纸、或芯片。
在本发明的上下文中，术语“丰度”，是指生物样品中目标微生物的数量的量度。“丰度”也被称为“负载”。生物样品内目标核酸序列丰度的定量可能是绝对的或相对的。“相对定量”通常是基于一个或多个内部参考基因，即来自参考菌株的16S rRNA基因，比如使用通用引物并且将目标核酸序列的丰度表达为总细菌16S rRNA基因拷贝的百分比或通过大肠杆菌16S rRNA基因拷贝归一化而测定的总细菌。“绝对定量”通过与DNA标准进行比较或通过DNA浓度归一化来给出目标分子的确切数目。
进一步，所述引物或探针，是指其与样品的特异性杂交可被检测的一种或多种核酸片段。视探针或引物将被用于的特定技术而定，它可具有任何长度。举例来说，PCR引物的长度通常在10与40个核苷酸之间，而用于例如DNA印迹的核酸探针的长度可超过100个核苷酸。探针或引物可未标记或如下所述标记以使它与靶标序列的结合可被检测(例如用FRET供体或接受体标记)。可基于染色体的一个或多个特定(预先选择)部分(例如一个或多个克隆)、分离的完整染色体或染色体片段、或一批聚合酶链反应(PCR)扩增产物来设计探针或引物。固定于靶标元件上的核酸的长度和复杂度对本发明来说并不是关键的。技术人员可调整这些因素以提供给定杂交和检测程序的最优杂交和信号产生，并且提供在不同基因或基因组位置之间的所需分辨。
进一步，所述抗体，是指能够结合存在于抗原上的表位的免疫球蛋白分子。所述术语意图不仅涵盖完整免疫球蛋白分子，如单克隆和多克隆抗体，而且也涵盖双特异性抗体、人源化抗体、嵌合抗体、抗特发性(抗ID)抗体、单链抗体、Fab片段、F(ab’)片段、融合蛋白和前述各物的包含具有所需特异性的抗原识别点的任何修饰形式。
进一步，本发明所述的试剂盒不仅包含引物、探针、反义寡核苷酸、适体或抗体等用于检测所述微生物标志物的检测试剂，并且还包括一种或多种适用于分析方法的其他成分组合物、溶液或装置。在一个具体实施例中，在本发明中，包含对所述微生物标志物具有特异性的引物的试剂盒可以是含有用于进行PCR等的扩增反应的基本元件的试剂盒。例如，用于PCR的试剂盒可以包括试管或其他合适的容器、反应缓冲液、三磷酸碱基脱氧核苷酸(dNTP)、酶(如Taq聚合酶和逆转录酶)、脱氧核糖核酸酶(DNase)、核糖核酸酶(RNAse)抑试剂、DEPC-水、或无菌水等。
本发明的第三方面提供了一种用于预防和/或治疗诺如病毒感染性腹泻疾病的药物组合物。
进一步，所述药物组合物中包含能够升高g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group含量或丰度的物质。
进一步，所述药物组合物还包含药学上可接受的载体，所述的药学上可接受的载体包含通常用于制剂的载体，例如盐水、灭菌水、林格氏溶液(Ringer's solution)、缓冲盐水、环糊精、葡萄糖溶液、麦芽糖糊精溶液、甘油、乙醇、脂质体等，但本发明不受限于此，并且如果需要，还可以包含其它一般添加剂，例如抗氧化剂、缓冲溶液等。此外，可以通过另外添加稀释剂、分散剂、表面活性剂、粘合剂、润滑剂或其它来配制注射用制剂，例如水溶液、悬浮液、乳液等，丸剂，胶囊，颗粒剂或片剂。关于合适的药学上可接受的载体和制剂，制剂可优选根据Remington's标准(Remington'Pharmaceutical Science,Mack PublishingCompany,Easton PA)中公开的方法根据每种成分进行配制。
根据使用目的，本发明的药物组合物可以口服或肠胃外给药(例如，静脉内给药、皮下给药、腹膜内给药或局部给药)，并且其合适的剂量可以根据患者的病症和体重、疾病的严重程度、药物类型、给药途径和给药时间而变化，可以由本领域普通技术人员适当选择。
本发明的第四方面提供了一种筛选预防和/或治疗诺如病毒感染性腹泻疾病的候选药物的方法。
进一步，所述方法包括如下步骤：
用待筛选物质处理表达或含有g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group的体系，检测所述体系中g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group的含量或丰度，其中，若所述待筛选物质可以升高g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group的含量或丰度，则表明该待筛选物质为预防和/或治疗诺如病毒感染性腹泻疾病的候选药物。
本发明的第五方面提供了微生物标志物g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group在筛选预防和/或治疗诺如病毒感染性腹泻疾病的候选药物中的应用。
在本发明的上下文中，术语“诊断”或“辅助诊断”，是指分子或病理学状态、疾病或病症的鉴定或分类。例如，通过分子特征(例如，微生物群落、特定基因、特定基因所编码的蛋白质)，鉴定是否患有诺如病毒感染性疾病或患有诺如病毒感染性疾病的风险；
正如熟练技术人员所熟知的，可以以不同方式实施和实现将微生物标志物丰度或含量与某种可能性或风险关联起来的步骤。优选地，在数学上组合微生物标志物一种或多种的测定丰度或含量，并将组合值与根本的诊断问题关联起来。可以通过任何适宜的现有技术数学方法将标志物进行组合；
优选地，在微生物标志物组合中应用的数学算法是一种对数函数；优选地，应用此类数学算法或此类对数函数的结果是单一值；根据根本的诊断问题，能容易地将此类值与个体患诺如病毒感染性疾病的风险或与有助于评估患有诺如病毒感染性疾病患者的其它有意义的诊断用途关联起来。作为一种优选的实施方式，此类对数函数是通过如下方式获得的：a)将个体进行分类入组，例如正常人、患有诺如病毒感染性疾病的患者等等；b)通过单变量分析来鉴定在这些组之间差异显著的微生物标志物；c)对数回归分析以评估微生物标志物的可用于评估这些不同组的独立差别值；d)构建对数函数来组合独立差别值。在这种类型的分析中，微生物标志物不再是独立的，而是代表一个标志物组合。
用于将微生物标志物组合与疾病关联起来的对数函数优选采用通过应用统计方法开发和获得的算法。例如，适宜的统计方法是判别分析(DA)(即线性、二次、规则DA)、Kernel方法(即SVM)、非参数方法(即k-最近邻居分类器)、PLS(部分最小二乘)、基于树的方法(即逻辑回归、CART、随机森林方法、助推/装袋方法)、广义线性模型(即对数回归)、基于主分量的方法(即SIMCA)、广义叠加模型、基于模糊逻辑的方法、基于神经网络和遗传算法的方法。熟练技术人员在选择适宜的统计方法来评估本发明的微生物标志物组合并由此获得适宜的数学算法方面不会有问题。在一个实施方案中，用于获得评估诺如病毒感染性疾病中使用的数学算法的统计方法选自DA(即线性、二次、规则判别分析)、Kernel方法(即SVM)、非参数方法(即k-最近邻居分类器)、PLS(部分最小二乘)、基于树的方法(即逻辑回归、CART、随机森林方法、助推方法)、或广义线性模型(即对数回归)。
受试者工作特征曲线下面积(＝AUC)是指展示二元分类器系统的性能随着其辨别阈值的变化的图形曲线。通过在各种阈值设置下绘制真阳性率对假阳性率的曲线来创建该曲线。真阳性率也被称为灵敏度。假阳性率计算为1-特异性。因此，ROC曲线是一系列截断值范围内的真阳性率对假阳性率(灵敏度vs(1-特异性))的图形显示以及选择最佳截断值进行临床使用的方式。将准确度表示为ROC曲线下面积(AUC)，为比较测试性能提供了有用的参数。接近1的AUC表示该测试高度灵敏并且具有高度特异性，而AUC接近0.5则表明该测试既不灵敏也不具有特异性。
相对于现有技术，本发明具有的优点和有益效果：
本发明首次发现微生物标志物g_Intestinibacter、g_UBA1819、或g_Lachnospiraceae_FCS020_group可作为诺如病毒感染性疾病的诊断标志物，具有较好的诊断效能，AUC值高到0.930，具有准确性高、敏感性高、特异性高等优点，可用于诺如病毒感染性疾病的早期诊断或辅助诊断中。
附图说明
以下，结合附图来详细说明本发明的实施方案，其中：
图1显示g_Intestinibacter在诺如病毒感染组和健康对照组之间差异表达结果图；
图2显示g_UBA1819在诺如病毒感染组和健康对照组之间差异表达结果图；
图3显示g_Lachnospiraceae_FCS020_group在诺如病毒感染组和健康对照组之间差异表达结果图；
图4显示g_Intestinibacter对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图5显示g_UBA1819对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图6显示g_Lachnospiraceae_FCS020_group对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图7显示g_Intestinibacter+g_UBA1819对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图8显示g_Intestinibacter+g_Lachnospiraceae_FCS020_group对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图9显示g_UBA1819+g_Lachnospiraceae_FCS020_group对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图；
图10显示g_Intestinibacter+g_UBA1819+g_Lachnospiraceae_FCS020_group对诺如病毒感染性腹泻诊断效能的结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，对本发明的具体实施方式作进一步的详细描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的保护范围。
实施例1诺如病毒感染性腹泻相关的微生物菌群的检测
1、样本的收集
本研究收集的研究对象包括：诺如病毒感染性腹泻儿童患者共35例(诺如病毒感染组，NV组)、健康儿童25例(健康对照组，NOR组)，排除服用抗生素、益生菌、中草药和其他可能影响肠道菌群结构的物质后的受试者，共收集31例诺如病毒感染性腹泻儿童患者的粪便样本，25例健康儿童的粪便样本。将粪便样本置于-80℃保存，进行DNA提取、测序和生物信息分析。
2、16S rRNA测序
(1)DNA的提取
完成基因组DNA抽提后，利用1％琼脂糖凝胶电泳检测抽提的基因组DNA。
(2)PCR扩增
按指定测序区域，合成带有barcode的特异引物；
为保证后续数据分析的准确性及可靠性，需满足两个条件，1)尽可能使用低循环数扩增；2)保证每个样本扩增的循环数一致。随机选取具有代表性的样本进行预实验，确保在最低循环数中使绝大多数样本能够扩增出浓度合适的产物；
PCR采用TransGen AP221-02：TransStart Fastpfu DNA Polymerase；
PCR仪：ABI
Figure BDA0003351923370000081
9700型；
全部样本按照正式实验条件进行，每个样本3个重复，将同一样本的PCR产物混合后用2％琼脂糖凝胶电泳检测，使用AxyPrepDNA凝胶回收试剂盒(AXYGEN公司)切胶回收PCR产物，Tris_HCl洗脱；2％琼脂糖电泳检测。
(3)荧光定量
参照电泳初步定量结果，将PCR产物用QuantiFluorTM-ST蓝色荧光定量系统(Promega公司)进行检测定量，之后按照每个样本的测序量要求，进行相应比例的混合。
(4)Miseq文库构建
1)通过PCR将Illumina官方接头序列添加至目标区域外端；
2)使用凝胶回收试剂盒切胶回收PCR产物；
3)Tris-HCl缓冲液洗脱，2％琼脂糖电泳检测；
4)氢氧化钠变性，产生单链DNA片段；
试剂：TruSeqTM DNA Sample Prep Kit。
(5)Miseq测序
1)DNA片段的一端与引物碱基互补，固定在芯片上；
2)以DNA片段为模板，芯片上固定的碱基序列为引物进行PCR合成，在芯片上合成目标待测DNA片段；
3)变性、退火后，芯片上DNA片段的另一端随机与附近的另外一个引物互补，也被固定住，形成“桥(bridge)”；
4)PCR扩增，产生DNA簇；
5)DNA扩增子线性化成为单链；
6)加入改造过的DNA聚合酶和带有4种荧光标记的dNTP，每次循环只合成一个碱基；
7)用激光扫描反应板表面，读取每条模板序列第一轮反应所聚合上去的核苷酸种类；
8)将“荧光基团”和“终止基团”化学切割，恢复3’端粘性，继续聚合第二个核苷酸；
9)统计每轮收集到的荧光信号结果，获知模板DNA片段的序列。
3、数据分析
(1)数据质控
MiSeq测序得到的是双端序列数据，首先根据PE reads之间的overlap关系，将成对的reads拼接(merge)成一条序列，同时对reads的质量和merge的效果进行质控过滤，根据序列首尾两端的barcode和引物序列区分样品得到有效序列，并校正序列方向，即为优化数据；
数据去杂方法和参数：
1)过滤reads尾部质量值20以下的碱基，设置50bp的窗口，如果窗口内的平均质量值低于20，从窗口开始截去后端碱基，过滤质控后50bp以下的reads，去除含N碱基的reads；
2)根据PE reads之间的overlap关系，将成对reads拼接(merge)成一条序列，最小overlap长度为10bp；
3)拼接序列的overlap区允许的最大错配比率为0.2，筛选不符合序列；
4)根据序列首尾两端的barcode和引物区分样品，并调整序列方向，barcode允许的错配数为0，最大引物错配数为2；
使用软件：FLASH、fastp。
(2)物种注释与评估
OTU(Operational Taxonomic Units)是在系统发生学或群体遗传学研究中，为了便于进行分析，人为给某一个分类单元(品系，属，种、分组等)设置的统一标志。要了解一个样本测序结果中的菌种、菌属等数目信息，就需要对序列进行聚类(cluster)。通过聚类操作，将序列按照彼此的相似性分归为许多小组，一个小组就是一个OTU。可根据不同的相似度水平，对所有序列进行OTU划分，通常对在97％的相似水平下的OTU进行生物信息统计分析；
软件平台：Usearch(vsesion 7.0.1090http://drive5.com/uparse/)；
分析步骤如下：
对优化序列提取非重复序列，便于降低分析中间过程冗余计算量；
去除没有重复的单序列；
按照97％相似性对非重复序列(不含单序列)进行OTU聚类，在聚类过程中去除嵌合体，得到OTU的代表序列；
将所有优化序列map至OTU代表序列，选出与代表序列相似性在97％以上的序列，生成OTU表格；
为了得到每个OTU对应的物种分类信息，采用RDP classifier贝叶斯算法对97％相似水平的OTU代表序列进行分类学分析，并分别在各个分类学水平：
domain(域)，kingdom(界)，phylum(门)，class(纲)，order(目)，family(科)，genus(属)，species(种)统计各样本的群落组成；
比对数据库如下：
16S细菌和古菌核糖体数据库：Silva(Release128 http://www.arb-silva.de)；
功能基因：
FGR，RDP整理来源于GeneBank的(Release7.3 http://fungene.cme.msu.edu/)的功能基因数据库。
软件及算法：Qiime平台(http://qiime.org/scripts/assign_taxonomy.html)，RDP Classifier(version 2.2 http://sourceforge.net/projects/rdp-classifier/)，置信度阈值为0.7。
(3)物种差异分析
物种差异分析根据得到的群落丰度数据，运用相关的分析方法进行分析，检测不同组(或样本)微生物群落表现出的丰度差异。物种差异性分析模块的内容包括：组间差异显著性检验、Lefse多级物种差异判别分析。物种差异分析根据得到的群落丰度数据，运用相关的分析方法进行分析，检测不同组(或样本)微生物群落表现出的丰度差异。使用组间差异显著性检验进行差异物种的筛选；
组间差异显著性检验根据得到的群落丰度数据，运用严格的统计学方法可以检测不同组(样本)微生物群落中表现出的丰富度差异的物种，进行假设性检验，评估观察到的差异的显著性。分析可选择域、界、门、纲、目、科、属、种、OTU等不同分类水平；
1)Wilcox秩和检验(Wilcoxon rank-sum test)，又称曼-惠特尼U检验(Mann–Whitney U test)，是两组独立样本非参数检验的一种方法。其原假设为两组独立样本来自的两总体分布无显著差异，通过对两组样本平均秩的研究来实现判断两总体的分布是否存在差异，该分析可以对两组样本的物种进行显著性差异分析，并对P值进行多种方法的校正；
2)多重检验校正，即对P值进行多重检验校正方法为“fdr”；
3)双尾检验，用于指定所求置信区间的类型，选择双尾检验(求置信区间)；
4)CI计算方法，即计算置信区间的方法，方法为DP：Welch’sconfidenceinverted。置信度选择：0.95；
运用DP的方法计算影响大小(effect size)，即mean1–mean2；运用WelchT检验的方法计算置信区间。软件：R的stats包和python的scipy包。筛选标准P<0.05。
4、实验结果
实验结果显示，与健康对照组相比，g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group呈显著差异性表达，其中，g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group在诺如病毒感染组中均显著下调(见图1-图3)，差异具有显著的统计学意义(P<0.05)，上述结果提示g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group可用作诺如病毒感染性腹泻相关的生物标志物并用于诺如病毒感染性腹泻的诊断和治疗中。
实施例2对微生物标志物的诊断效能进行评估分析
1、模型预测分析和微生物标志物诊断效能的检测
采用随机森林(Random Forest)进行分析，所述随机森林属于机器学习算法，是一个包含多棵决策树的分类器，它的分类结果根据检测样本的各个维度上的属性，在不同的决策树上进行判定，综合考虑所有判定结果后给出最终分类，对于分类问题结果取概率最大值，回归分析则取概率均值，它可以高效快速挑选出对样本分类最为重要的物种类别(biomarker)。软件：R(randomForest package)，使用随机森林，设置500个决策树，分类水平为种，进行重要性排序。对排序好的物种从重要性由大到小每次增加一个构建分类模型，计算AUC。根据实施例1中采用16S rRNA测序检测得到的受试者样本中微生物标志物g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group的丰度值，使用R绘制受试者工作特征曲线(ROC)，分析微生物标志物g_Intestinibacter、g_UBA1819、g_Lachnospiraceae_FCS020_group及其联合用于诺如病毒感染性腹泻诊断的灵敏性和特异性。
2、实验结果
实验结果显示，g_Intestinibacter作为检测指标的AUC值为0.788(见图4)，g_UBA1819作为检测指标的AUC值为0.871，g_Lachnospiraceae_FCS020_group作为检测指标的AUC值为0.871(见图5)，g_Intestinibacter和g_UBA1819两者联合作为检测指标的AUC值为0.916，最佳阈值计算下的特异性和敏感性分别为0.880、0.839(见图6)，g_Intestinibacter和g_Lachnospiraceae_FCS020_group两者联合作为检测指标的AUC值为0.911，最佳阈值计算下的特异性和敏感性分别为0.760、0.968(见图7)，g_UBA1819和g_Lachnospiraceae_FCS020_group两者联合作为检测指标的AUC值为0.922，最佳阈值计算下的特异性和敏感性分别为0.920、0.839(见图8)，而g_Intestinibacter和g_UBA1819和g_Lachnospiraceae_FCS020_group三者联合作为检测指标的AUC值为0.930，最佳阈值计算下的特异性和敏感性分别为0.880、0.903(见图9)，以上结果表明了所述微生物标志物能够应用于诺如病毒感染性腹泻的诊断或预测中，尤其是所述微生物标志物组合，均显示出了较高的准确性、敏感性和特异性，具有较高的诊断效能(见表1)。
表1微生物标志物诊断效能结果统计
Figure BDA0003351923370000131
以上实施例仅是本发明的优选实施方式，并不能用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.检测样本中微生物标志物的试剂在制备用于诊断诺如病毒感染性腹泻疾病的产品中的应用，其特征在于，所述微生物标志物为g_Lachnospiraceae_FCS020_group；
所述样本选自粪便、直肠拭子。
2.根据权利要求1所述的应用，其特征在于，所述试剂包括16S测序、全基因组测序、定量聚合酶链式反应、PCR-焦磷酸测序、荧光原位杂交、微阵列或PCR-ELISA检测样本中所述微生物标志物的丰度的试剂。
3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于，所述试剂包括对所述微生物标志物具有特异性的引物、探针、反义寡核苷酸、适体或抗体。
4.根据权利要求1所述的应用，其特征在于，所述产品包括试剂盒、试纸或芯片。
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