Étude de données de microbiote intestinal issues de la cohorte de jumeaux "TwinsUK" à l'aide de méthodes de régression incorporant la notion de distance - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2019

Distance-based methods for the study of the gut microbiota from participants of the TwinsUK cohort

Étude de données de microbiote intestinal issues de la cohorte de jumeaux "TwinsUK" à l'aide de méthodes de régression incorporant la notion de distance

Résumé

Objective : to show an association between gut microbiota composition and phenotypes as age, sex and BMI. Methods : data were count tables from NGS sequencing of 16S bacterial RNA. We also analyzed data from metagenomics analysis of E. coli population. Statistical analysis is performed in two steps. First, a MDS transform is apply on the count tables to embed the notion of genetic distance between Operational Taxonomic Unit (OTU) or reference genome. Then standard multivariate regression model are used on transformed data. Results : phenotypic data were available for 512 individuals who were mainly women (n=445, 87%). The mean age was 60y (sd 11y) and mean BMI was 26kg/m² (sd 5,2kg/m²). After filtering and quality control, we analyzed 842 OTU and 411 samples for the 16S analysis and 56 reference genome and 439 sample for the E.coli metapopulation analysis. The dimensionality for the MDS reconstruction was 29 for the 16S analysis and 7 for the E.coli metapopulation analysis. We showed a significant association between the gut bacterial composition measured by the 16S pipeline and age, sex and BMI (p=0.0011, p=0.026 et p=0.0017 respectively). But we failed to show the same association from E.coli metapopulation data (p=0.86, p=0.44 et p=0.22 respectively). Conclusion : taking into account a priori information on the genetic structure underlying the count table seems to allow showing statistical associations between gut microbiota and phenotypes while avoiding the pitfalls of multiple testing.
Objectif : montrer une association entre la composition bactérienne du microbiote intestinal et des phénotypes comme l'âge, le sexe ou l'IMC Méthodes : les données sont des tables de comptes issues du séquençage de l'ARN 16S bactérien. On dispose également de données de métagénomique de la population d'E. coli. Le traitement statistique de ces tables de compte consiste à procéder à une transformation MDS qui incorpore la notion de distance génétique entre Operational Taxonomic Unit (OTU) ou entre génomes de référence, avant d'utiliser la table transformée comme covariable dans un modèle de régression usuel. Résultats : Des informations phénotypiques sont disponibles chez 512 individus qui sont majoritairement des femmes (n=445, 87%). L'âge moyen est de 60 ans (sd 11 ans) et l'IMC moyen est à 26kg/m² (sd 5,2kg/m²). Après filtrage et contrôle qualité, on retient 842 OTU et 411 échantillons pour l'analyse issue de l'ARN 16S et 56 génomes de référence et 439 échantillons pour l'analyse de la population d'E. coli. L'analyse s'est faite avec une dimensionnalité de 29 pour l'analyse 16S et 7 pour la population d'E. coli. On montre une association significative entre la composition microbienne mesurée par l'analyse 16S et l'âge, le sexe et l'IMC (p=0,0011, p=0,026 et p=0,0017 respectivement), mais on ne montre pas d'association entre la population d'E. coli et ces phénotypes (p=0,86, p=0,44 et p=0,22 respectivement). Conclusion : L'utilisation de l'information sur la structure génétique qui sous-tend la table de compte dans l'analyse statistique permet de mettre en évidence des associations tout en évitant l'écueil des tests multiples.
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dumas-02890105 , version 1 (06-07-2020)

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Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : dumas-02890105 , version 1

Citer

Jimmy Mullaert. Étude de données de microbiote intestinal issues de la cohorte de jumeaux "TwinsUK" à l'aide de méthodes de régression incorporant la notion de distance. Médecine humaine et pathologie. 2019. ⟨dumas-02890105⟩
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