饮食摄入追踪器——植物DNA metabarcoding

植物DNA metabarcoding方法是对植物叶绿体DNA中的trnL(UAA)-P6 marker进行扩增并测序，该marker长度短且引物高度保守，具有种间差异，先前已有实验证明它能从人类粪便样本中鉴定植物DNA，因此在本文的研究中，作者用该方案来处理人类粪便样本进行后续的meta分析。

一项发表在PNAS的研究发现：植物DNA metabarcoding可识别人类粪便中的植物物质，从而揭示一个人吃了什么，还可以显示相对量。这项技术可以改善临床试验、营养研究等。

DNA metabarcoding：这是一种基于扩增子的测序技术，通过含有DNA barcodes的参考数据库得到物种信息，应用于动物学、微生物群落生态学和环境DNA研究。

杜克大学医学院(Duke School of Medicine)分子遗传学和微生物学副教授Lawrence David实验室的研究人员，在早期试图将粪便中发现的DNA与报告的饮食进行比较的研究基础上，开发了一种可以从粪便中提取的植物性食物的遗传标记。

“我们可以在事实发生后回过头来检测他们吃了什么食物。”

这个标记是植物用来给叶绿体提供能量的DNA区域，叶绿体是将阳光转化为糖的细胞器。每种植物都有这个叫做trnL-P6的基因组区域，但不同物种之间略有不同。在一系列实验中，他们对来自五项不同研究的324名参与者的1000多个粪便样本进行了标记物测试，其中约20人有高质量的饮食记录。

在6月27日发表在《美国国家科学院院刊》上的研究结果中，研究人员表明，这些DNA标记不仅可以表明食用了什么，还可以表明某些食物种类的相对数量，而且粪便中发现的植物DNA的多样性根据一个人的饮食、年龄和家庭收入而变化。

实验室依靠一个膳食植物参考数据库，其中包含468种美国人通常食用的物种的标记，将粪便中检测到的trnL-P6版本与特定的植物来源联系起来。经过一些调整，他们的条形码能够区分83%的主要作物家族。

Petrone说，目前无法检测到的作物家族的子集往往在世界其他地区消费。该实验室目前正在努力将珍珠粟和毛蕊坚果等作物添加到他们的数据库中。

David说，他们还没有追踪肉类摄入量，尽管这项技术也能做到这一点。“植物与动物摄入量的相对比例可能是我们可能考虑的最重要的营养因素之一。”

科学家们首先在减肥干预中对四个人的粪便样本进行了标记，他们确切地知道研究参与者在一两天前吃了什么。例如，在知道病人吃了一种叫做蘑菇野饭的菜之后，他们寻找了其中成分的标记:野米、白米、波多贝罗蘑菇、洋葱、山核桃、百里香、欧芹和鼠尾草。

在这个和第二个干预组中，他们发现条形码不仅可以识别植物，还可以识别某些植物的相对消费量。佩特隆说:“当膳食中含有大量谷物或浆果时，我们也在粪便中发现了更多来自这些植物的trl。”

然后，他们观察了60名成年人的样本，这些成年人参加了两项关于纤维补充的研究，并通过调查记录了他们的饮食。trnL检测到的植物数量与参与者调查反应估计的膳食多样性和质量很好地一致。

接下来，他们将条形码应用于246名不同种族、民族和社会经济背景的青少年，这些青少年有肥胖或没有肥胖。在这个队列中只有很少的饮食记录。

David说:“饮食数据的收集具有挑战性，因为一些传统的调查长达140页，填写时间长达一个小时，家庭很忙，孩子可能无法独自填写。”“但是因为他们有粪便，我们能够重新分析这些样本，然后收集有关饮食的信息，这些信息可以用来更好地了解孩子们的健康和生活方式模式。”真正让我印象深刻的是，我们可以总结已知的东西，从而获得可能不那么明显的新见解。”

他们在青少年的饮食中发现了来自46个植物科和72个物种的111种不同的标记。超过三分之二的研究对象食用了四种植物:小麦(96%)、巧克力(88%)、玉米(87%)和马铃薯家族(71%)，马铃薯家族是一组关系密切的植物，包括土豆和番茄。

David说，这种条形码无法区分甘蓝家族的单个成员，比如西兰花、抱子甘蓝、羽衣甘蓝和花椰菜，这些都是近亲。

尽管如此，大量的青少年队列显示，高收入的研究参与者的饮食多样性更大。然而，年龄越大的青少年摄入的水果、蔬菜和全谷物食品就越少，这可能是因为年龄越大的孩子与家人一起吃饭的频率越低。

条形码可以很容易地识别出样本中植物的多样性，作为饮食多样性的代表，这是营养充足和心脏健康的已知标志。

David说，在每一个队列中，基因组分析都是在过去几年收集的样本上进行的，所以这项技术为已经完成的研究提供了重建饮食数据的可能性。

作者认为，这种新方法对各种各样的人类营养研究都是一个福音。 David说:“由于目前追踪饮食的技术，我们在追踪饮食、参与营养研究或改善自身健康方面受到限制。”“现在，我们可以利用基因组学来帮助收集世界各地人们的饮食数据，而不考虑年龄、文化、文化或健康状况的差异。”

该小组期望将该技术扩展到全球疾病研究，以及在面临气候不稳定或生态窘迫的环境中监测粮食生物多样性。

文章参考：

Diversity of Plant DNA in Stool is Linked to Dietary Quality, Age and Household Income