目的:分析首發(fā)抑郁癥患者的抑郁癥狀及認知功能與其腸道微生物結構的相關性。方法:按照入組標準,本研究共納入41名首次發(fā)作未用藥的抑郁癥患者和44名健康志愿者。收集被試者的一般人口學資料,采用17項漢密爾頓抑郁量表（HAMD-17）對被試者進行抑郁癥狀的評估,使用重復性成套神經(jīng)心理測試（RBANS）、Stroop色詞測驗、持續(xù)操作測驗（CPT）來評估被試者的認知功能;采集被試者的糞便,利用高通量測序技術獲得被試者腸道微生物的基因組信息,利用QIIME2軟件分析腸道微生物的多樣性,采用LEfSe分析方法來篩選組間差異顯著的物種;用Spearman相關性分析和多元線性回歸分析來判斷腸道微生物與抑郁癥狀及認知功能的相關性;使用SPSS 22.0軟件進行統(tǒng)計學分析。結果:1.抑郁癥組與健康對照組在年齡,性別,受教育年限,BMI指數(shù),飲食習慣等一般人口學資料上的差異無統(tǒng)計學意義（P>0.05）。2.比較兩組認知功能評估的結果,兩組在即刻記憶（P=0.032）、言語功能（P=0.007）、延時記憶（P=0.048）、RBANS總分（P=0.004）、單字時間（P=0.001）、單色時間（P=0.... 

【文章來源】：山西醫(yī)科大學山西省

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

α多樣性指數(shù)的分組箱線圖

山西醫(yī)科大學（博）碩士學位論文102.3.2稀疏曲線繪制稀疏曲線，比較每一個樣本在同一測序深度下所包含的分類單元數(shù)，以此來判斷每一個樣本的物種多樣性。本研究的稀疏曲線如圖2。（圖2：橫坐標為測序數(shù)據(jù)量，縱坐標為觀察到的分類單元數(shù)，每一條線代表一個樣品。曲線越平緩，表明即使繼續(xù)增加測序深度，也不會明顯提高觀察到的分類單元數(shù)。本研究的稀疏曲線較為平坦，表明測序量已足夠反映當前樣本所包含的多樣性。）圖2各樣品的稀疏曲線圖2.3.3腸道微生物的結構差異分析兩組間腸道微生物的結構差異需要在不同的生物分類學水平上進行比較。如圖3和圖4分別顯示了抑郁癥組和健康對照組的腸道微生物在門水平和屬水平上的結構差異。為了篩選出各個分類學水平上有顯著差異的標志物種(biomarker)，我們采用LEfSe分析方法。LEfSe分析是一種將非參數(shù)的Kruskal-Wallis以及Wilcoxon秩和檢驗與線性判別分析(Lineardiscriminantanalysis，LDA)效應量相結合的分析手段。LEfSe分析可以直接對所有分類水平同時進行差異分析，并且更強調尋找分組之間穩(wěn)健的差異物種。目前LEfSe分析方法已經(jīng)在各個領域獲得了廣泛的應用，且特別適用于醫(yī)學研究中尋找生物標記物。通過LEfSe分析篩選出的兩組之間有差異的標志物種的結果如圖5所示：與健康對照組相比，抑郁癥組的腸道微生物中韋榮氏球菌科

圖3兩組在門水平上的結構差異

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3296476