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CN108064263A - 用于类风湿性关节炎的生物标记物及其用途 - Google Patents

用于类风湿性关节炎的生物标记物及其用途 Download PDF

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CN108064263A CN201580053213.3A CN201580053213A CN108064263A CN 108064263 A CN108064263 A CN 108064263A CN 201580053213 A CN201580053213 A CN 201580053213A CN 108064263 A CN108064263 A CN 108064263A
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Abstract

提供了用于预测疾病(特别是RA)的风险的生物标记物和方法。获得DNA的序列。所述DNA可由从受试者收集的样品中提取。然后基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。基于所述相对丰度获得受试者患有疾病的概率。

Description

用于类风湿性关节炎的生物标记物及其用途
相关申请的交叉引用
本专利申请要求PCT专利申请No.PCT/CN2014/088068、PCT/CN2014/088069和PCT/CN2014/088060的权益和优先权，其均于2014年9月30日提交，并且通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开涉及生物医学领域，并且具体地涉及用于预测疾病，特别是类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis，RA)的风险的生物标记物和方法。
背景
类风湿性关节炎(RA)是一种使人衰弱的自身免疫性疾病，其影响全世界数千万人，并增加患有心血管和其它系统性并发症的患者的死亡率。尽管在使用疾病缓解性抗风湿药(disease-modifying antirheumatic drug，DMARD)的许多RA患者体内成功减轻病症，但是由于对引起或促进疾病的因素了解不足而阻碍了特异性的和更有效的疗法的开发。对微生物组的研究可以揭示出预防或减轻RA的益生菌。肠道微生物群是人类健康的关键环境因素，在肥胖、糖尿病、结肠癌等中具有确定的作用。与肠道微生物群相比，口腔微生物群相对研究不足。一直缺乏对口腔微生物组在疾病中的作用的宏基因组分析。还不知道口腔和肠道微生物疾病标记物在其特征或功能上一致到什么程度。
发明内容
本公开涉及生物医学领域，并且具体地涉及用于预测疾病，特别是类风湿性关节炎(RA)的风险的生物标记物和方法。
在本教导中公开了用于获得受试者患有疾病的概率或评估关于疾病的治疗的系统。
在一个实例中，公开了用于获得受试者患有疾病的概率的系统。所述系统包括处理器和包含由处理器执行的程序指令的存储介质。程序指令使处理器执行以下步骤。从受试者收集样品。从样品中提取DNA。获得DNA的序列。然后基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌(Lactobacillus salivarius)基因组中的DNA序列。基于相对丰度获得受试者患有疾病的概率。
在另一个实例中，公开了用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的系统。所述系统包括处理器和包含由处理器执行的程序指令的存储介质。程序指令使处理器执行以下步骤。对于多个患有疾病的受试者中的每个受试者，获得从第一样品提取的第一DNA序列和从第二样品提取的第二DNA序列。在受试者接受治疗之前从受试者收集第一样品。在受试者接受治疗之后从受试者收集第二样品。对于每个受试者，基于第一DNA序列计算生物标记物的第一相对丰度；并且基于第二DNA序列计算所述生物标记物的第二相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。然后基于针对多个受试者计算的第一相对丰度和第二相对丰度来评估治疗。
在不同的实例中，公开了用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的系统。所述系统包括处理器和包含由处理器执行的程序指令的存储介质。程序指令使处理器执行以下步骤。对于多个患有疾病的受试者中的每个受试者，获得DNA序列，其中可以从在受试者接受治疗后从受试者收集的样品中提取DNA；并且基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。然后基于针对多个受试者计算的相对丰度来评估治疗。
本教导还公开了用于获得受试者患有疾病的概率或评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的方法。
在一个实例中，公开了一种方法。从受试者收集样品。从样品中提取DNA。获得DNA的序列。然后基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。基于相对丰度获得受试者患有疾病的概率。
在另一个实例中，公开了用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的方法。对于多个患有疾病的受试者中的每个受试者，获得从第一样品提取的第一DNA序列和从第二样品提取的第二DNA序列。在受试者接受治疗之前从受试者收集第一样品。在受试者接受治疗之后从受试者收集第二样品。对于每个受试者，基于第一DNA序列计算生物标记物的第一相对丰度；并且基于第二DNA序列计算所述生物标记物的第二相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。然后基于针对多个受试者计算的第一相对丰度和第二相对丰度来评估治疗。
在不同的实例中，公开了用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的方法。对于多个患有疾病的受试者中的每个受试者，获得DNA序列，其中可以从在受试者接受治疗后从受试者收集的样品中提取DNA；并且基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。然后基于针对多个受试者计算的相对丰度来评估治疗。
本教导还公开了用于获得受试者患有疾病的概率的计算机程序产品。所述计算机程序产品包括其上存储有程序代码的计算机可读存储介质。程序代码可由处理器执行，并且包括使处理器执行以下步骤的指令。从受试者收集样品。从样品中提取DNA。获得DNA的序列。然后基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。基于相对丰度获得受试者患有疾病的概率。
本教导还公开了用于获得受试者患有疾病的概率或评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的生物标记物。所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的至少一个DNA序列或以下宏基因组连锁群(metagenomic linkage group，MLG)中的至少一个：由MLG ID NO:2169组成的MLG；由MLG ID NO:16600组成的MLG；和由MLG ID NO:4643组成的MLG。
将在下面的描述中部分地阐述另外的新特征，并且对于本领域技术人员在检查下面附图时将部分地变得显而易见，或者可以通过实施例的生产或操作来学习。本教导的新特征可以通过实践或使用下面讨论的详细实例中阐述的方法、工具和组合的各个方面来实现和获得。
附图说明
根据示例性实施方案进一步描述了本教导中描述的方法和系统。将参考附图详细描述这些示例性实施方案。这些示例性实施方案是非限制性示例性实施方案，其中在附图的多个图中相同的附图标记表示类似的结构，并且其中：
图1示出了根据本教导的实施方案的示例性方法的流程图，其中生物标记物被鉴定和验证用于评估RA风险；
图2示出了根据本教导的实施方案的表型对肠道、牙齿和唾液宏基因组连锁群(MLG)的影响的分析结果；
图3示出了根据本教导的实施方案在高级组装后乳杆菌属(Lactobacillus sp.)的GC深度图；
图4示出了根据本教导的实施方案的组装体和唾液乳杆菌之间的共线性；
图5示出了根据本教导的实施方案的基于RA相关细菌的患者分层；
图6示出了根据本教导的实施方案的肠道和牙齿MLG的相对丰度之间的相关性；
图7示出了根据本教导的实施方案的肠道和唾液MLG的相对丰度之间的相关性；
图8示出了根据本教导的实施方案的牙齿和唾液MLG的相对丰度之间的相关性；
图9示出了根据本教导的实施方案的示例性方法的流程图，其中生物标记物用于评估RA风险；和
图10示出了根据本教导的实施方案的示例性方法的流程图，其中生物标记物用于评估关于RA的治疗。
详述
本文使用的术语具有本教导相关领域的普通技术人员通常理解的含义。诸如“一”、“一个”和“所述”的术语不旨在仅指单数实体，而且包括可以用于说明的特定实例的一般类别。本文中的术语用于描述本教导的一个或多个示例性实施方案，但是它们的使用不限制本教导，除非在权利要求中概述。
本公开描述了生物标记物以及利用所述生物标记物预测疾病的风险和确定关于疾病(特别是RA疾病)的治疗的效果的方法。传染因子(infectious agent)长期以来与RA有关。然而，RA相关因子的特征和致病性非常不清楚，而近期再次确定人体是寄宿有万亿有益和有害微生物的超级生物体(super-organism)使得该问题更加复杂。
RA被认为在关节炎症发作之前已经在一些其它身体部位发起并潜伏数年。对微生物组的研究可以揭示预防或减轻RA的益生菌。肠道微生物群是人类健康的关键环境因素，在肥胖、糖尿病、结肠癌等中具有确定的作用。除了在营养和异生物质代谢中起作用外，末稍肠道中的微生物与神经-免疫-内分泌系统和血流相互作用以影响整个人体。肠道微生物群与给定个体稳定相关，增加了其在疾病关联性研究中的价值。人群中肠道微生物组的异质性表明，疾病的治疗应该根据肠道微生物组个性化，肠道微生物在药物活化或失活、免疫调节等中的作用仍然很不清楚。与肠道微生物组相比，口腔微生物群相对研究不足，人类微生物组计划(Human Microbiome Project，HMP)仅对约100个健康个体取样用于WGS(wholegenome sequencing，全基因组测序)。尽管牙齿和唾液样品在门诊中比粪便样品更容易获得，但是一直缺少口腔微生物组在疾病中的作用的宏基因组分析。还不知道口腔和肠道微生物疾病标记物在其特征或功能上可一致到什么程度。
生物标记物通常是指一些生物状态或状况的可测量指标。本教导中使用的术语“生物标记物”是指生物体中的可测量物质，其存在指示某些现象，例如疾病、感染或环境暴露。特别地，来自RA患者或正常人的样品中的生物标记物可用于评估人的RA风险。
图1示出了根据本教导的实施方案的示例性方法的流程图，其中展示识别和验证用于评估RA风险的生物标记物。首先，在102步骤中从RA患者和健康对照人收集肠道和/或口腔样品。肠道样品可以包括粪便样品，而口腔样品可以包括牙齿样品和唾液样品。在104步骤中对每个样品进行DNA提取。在106步骤中对提取的DNA进行测序，例如通过宏基因组测序。然后在108步骤中为肠道和口腔样品构建基因目录。肠道样品的基因目录可以用现有的基因目录代替或与其结合，而口腔样品的现有基因目录很少。
基于基因目录，在110步骤中，确定样品中基因的相对丰度。样品中给定基因的相对丰度可以如下计算。首先，将来自样品的测序数据中的每个基因的拷贝数计算为样品中可检测到基因的次数与基因的长度之间的比率。然后，给定基因的相对丰度可以计算为给定基因的拷贝数与样品中所有基因的拷贝数的总和之间的比率。
在112步骤中，基于其特征和功能对基因进行注释。在114步骤中，可以基于其各自的相对丰度，如当标记物基因在对照组和RA组之间显示相对丰度的差异，来确定标记物基因。选择这些标记物基因并在116步骤中聚类以构建MLG。本教导中使用的术语“MLG”可以指宏基因组中的一组遗传物质，其可能物理地连接为单元而不是独立分布。在118步骤中，分析对照组和RA组的MLG。在120步骤中确定每个MLG和临床指标之间的相关性。在122步骤中，基于相关性，如当生物标记物显示与粘膜免疫系统的主要抗体或与主要血清免疫球蛋白正相关时，从MLG中鉴定一种或多种生物标记物。在124步骤中，在所有样品中验证生物标记物。例如，如果一致发现某个生物标记物在来自RA患者的肠道和/或口腔样品中富集，则可以验证该生物标记物。
根据本公开的一个实施方案，经过验证的生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。根据本公开的各种实施方案，经过验证的生物标记物可以包含SEQ ID NO:1至593、SEQ ID NO:594至1536或SEQ ID NO:1537至2594的至少部分序列，如表2-2所述。与本文一起提交的序列表包括对应于上述SEQ ID的核苷酸和/或氨基酸序列。
例如，参考表2-2，MLG ID NO:2169含有从粪便样品中鉴定的至少593个RA相关基因。这些593个基因分别具有SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列。如本领域技术人员所理解的，MLG ID NO:2169可以含有除SEQ ID NO:1～593之外的其它基因。在本教导的一个实施方案中，MLG ID NO:2169的至少80％(例如至少80％、85％、90％、95％或100％)的基因与SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1～593编码的氨基酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性的多肽。在本教导的另一个实施方案中，MLG IDNO:2169由具有MLG ID NO:1～593的多核苷酸序列的基因组成。
类似地，参考表2-2，MLG ID NO:16600含有从粪便样品中鉴定的至少943个RA相关基因。这些943个基因分别具有SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列。如本领域技术人员所理解的，MLG ID NO:16600可以含有除SEQ ID NO:594～1536之外的其它基因。在本教导的一个实施方案中，MLG ID NO:16600的至少80％(例如至少80％、85％、90％、95％或100％)的基因与SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:594～1536编码的氨基酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性的多肽。在本教导的另一个实施方案中，MLG ID NO:16600由具有MLG ID NO:594～1536的多核苷酸序列的基因组成。
类似地，参考表2-2，MLG ID NO:4643含有从粪便样品中鉴定的至少1058个RA相关基因。这些1058基因分别具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列。如本领域技术人员所理解的，MLG ID NO:4643可以含有除SEQ ID NO:1537～2594之外的其它基因。在本教导的一个实施方案中，MLG ID NO:4643的至少80％(例如至少80％、85％、90％、95％或100％)的基因与SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1537～2594编码的氨基酸序列具有至少85％(例如至少85％、90％、95％或100％)的序列同一性的多肽。在本教导的另一个实施方案中，MLG ID NO:4643由具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列的基因组成。
本教导将在以下非限制性实施例中进一步举例说明。除非另有说明，份数和百分比以重量计，度数为摄氏度。对于本领域普通技术人员显而易见的是，这些实施例虽然指示本教导的优选实施方案，但仅以说明的方式给出，并且试剂都是市售可得的。
实施例涉及用于鉴定和验证用于评估RA风险的生物标记物的方法。在一个实施例中，对212个粪便样品(77个未治疗(treatment-naive)的RA病例，80个不相关的健康对照；17个未治疗的RA病例和17个相关健康对照；21个DMARD治疗的病例)(表1-1，1-2，1-3)进行宏基因组鸟枪法测序。这可用于研究RA患者的肠道微生物组。然后将数据整合到现有的肠道微生物参考基因目录中以获得一组590万个基因集(来自481个样品)，其允许测序读段的饱和比对(80.3±2.3％，平均值±标准差)(Li,J.等人，An integrated catalog ofreference genes in the human gut microbiome.Nat.Biotechnol.(2014),通过引用并入本文)。
还对未治疗的RA患者和健康对照的牙斑(dental plaques)和唾液取样，并对105个牙齿样品和98个唾液样品(来自54/51未治疗的RA病例和51/47个健康对照的牙齿/唾液样品；69位受试者具有整套的粪便、牙齿和唾液样品)(表1-1，1-2，1-3)进行宏基因组测序。这可能表明，在证明RA肠道微生物组中的生态失调后，口腔微生物组中的生态失调也是明显的。这些序列的从头组装产生了320万个基因的基因目录，牙齿和唾液测序读段分别具有76.6±1.8％和70.7±7.3％(平均值±标准差)的比对。
研究群组描述如下。根据2010ACR/EULAR(American College Of Rheumatology/European League Against Rheumatism，美国风湿病学会/欧洲抗风湿病联盟)分类标准在北京协和医院诊断RA。根据标准程序，在受试者的首次到医院就诊时收集所有表型信息。用于肠道微生物基因目录构建的212个样品中，仅包括21个来自DMARD治疗的患者的粪便样品，并且在本实施例中没有进行分析。征募的RA患者年龄在18至65岁之间，疾病持续时间至少6周，至少1个肿胀关节和3个触痛性关节(tender joint)。如果患者具有慢性严重感染的病史、任何当前感染或任何类型的癌症，则将其排除。排除怀孕或哺乳期妇女。告知所有患者不育的风险，并排除希望要孩子的患者。尽管一些患者已经患有RA多年，但是他们是未用DMARD的，因为他们在北京协和医院就诊之前没有在当地医院诊断为RA，并且仅仅使用止痛药来缓解RA症状。
健康对照组符合以下入选标准：18-65岁；在肝肾功能、常规血液测试、红细胞沉降率、空腹血糖、血脂和血压的近期筛查中具有正常水平。如果受试者具有慢性严重感染的病史、任何当前感染、任何类型的癌症或自身免疫疾病，则将其排除。排除怀孕或哺乳期妇女。在参与本研究之前1个月内接受抗生素治疗的受试者也被排除。
使用基于甲氨蝶呤(MTX)的DMARD进行治疗。97％的患者仅接受MTX(最初7.5mgQW，从第四周起15mg(最大0.3mg/kg)QW；补充10mg QW叶酸)、仅接受T2(20mg TID)或接受MTX加T2。其余患者使用的其它药物包括来氟米特(LEF)、泼尼松龙(pred)、羟氯喹(HCQ)和依那西普，由于样本量较小，没有对其进行比较。如本教导中所使用的，“QW”意指每周一次；“TID”意指每天三次；和“T2”意指雷公藤(Tripterygium wilfordii)(thunder god vine)苷。基于治疗后DAS28-ESR的减少，根据EULAR反应标准将患者样品分为良好、中度和无改善。由于来自中国各地的患者都到北京协和医院就诊，并不是治疗后所有患者样品都可以获得。
该研究由北京协和医院和深圳华大基因的机构审查委员会批准。
样品收集描述如下。在北京协和医院收集粪便样品，冷冻运输，并如前所述在深圳华大基因提取(Qin,J.等人,A metagenome-wide association study of gut microbiotain type 2diabetes.Nature 490,55–60(2012)，通过引用并入本文)。使用眼科镊子从牙齿表面刮擦牙斑，直到有3μl体积。将样品转移到含有10mM Tris、1mM EDTA(乙二胺四乙酸)、0.5％吐温20和200μg/ml蛋白酶K(Fermentas)的200μl的1x裂解缓冲液中，并在55℃孵育2小时。在95℃孵育10分钟终止裂解，并将样品在-80℃冷冻直到运输。按照粪便样品的方案进行DNA提取。对于唾液，将100μl唾液加入到100μl的2x裂解缓冲液中，刮擦后咽壁并添加到同一管中，然后如牙齿样品那样将样品裂解和提取。
分析所有可用的样品(表1-1,1-2,1-3)。由于便秘或不适当的样品保存，排除了一些粪便样品；由于低浓度的微生物DNA，排除了一些口腔样品。
宏基因组测序和组装如下所述。在Illumina平台(插入片段大小为350bp，读段长度为100bp)上进行双末端宏基因组测序，并且如之前所述(Qin等人，2012，同上)使用SOAPdenovo v2.04(Luo,R.等人SOAPdenovo2:an empirically improved memory-efficient short-read de novo assembler.Gigascience 1,18(2012)，通过引用并入本文)对测序读段进行质量控制并且从头组装成重叠群。平均宿主污染率-粪便为0.37％，牙齿为5.55％，唾液样品为40.85％。
基因目录构建描述如下。使用GeneMark v2.7d对经过组装的重叠群的基因进行预测。使用BLAT除去冗余基因，截断值为90％重叠和95％同一性(不允许间隙)，得到212个粪便样品(含有21个DMARD治疗的样品)的3,800,011个基因的非冗余基因目录，203个未治疗的口腔样品(105个牙斑样品和98个唾液样品)的3,234,997个基因的目录。使用BLAT(95％同一性，90％重叠)(Qin等人，2012，同上)将来自粪便样品的基因目录进一步整合到现有的包含430万个基因的肠微生物参考目录中，得到最终的包含590万个基因的基因目录。通过将高质量测序读段与肠道或口腔参照基因目录进行比对来测定基因的相对丰度。用于比对的详细程序可以在以下中找到：Qin等人，2012，同上。
分类学注释和丰度计算如下所述。基于先前详述的内部流程(Qin等人，2012，同上)，根据IMG数据库(v400)进行预测基因的分类学分配，70％重叠和65％同一性分配至门，85％同一性分配至属，95％同一性分配至物种。从其基因的相对丰度计算分类群的相对丰度。
在一个实例中，样品中给定基因的相对丰度可如下计算。首先，将来自样品的测序数据中的每个基因的拷贝数计算为样品中可检测到基因的次数(即，匹配读段的数目)与基因的长度之间的比率。然后，给定基因的相对丰度可以计算为给定基因的拷贝数与样品中所有基因的拷贝数的总和之间的比率。
通过Wilcoxon秩和检验以p<0.05确定患者和健康对照之间分类群相对丰度的显著差异。
宏基因组范围关联研究(metagenome-wide association study，MGWAS)描述如下。对于粪便微生物组的病例-对照比较，去除在小于10％的样品中检测到的基因，得到一组2,007,643个基因。117,219个基因在对照和病例之间显示了相对丰度上的差异(Wilcoxon秩和检验，FDR<0.3)。然后根据它们在所有样品中的丰度变化将这些标记物基因聚类成MLG(Qin等人，2012，同上)。MLG是一个广义概念，代替宏基因组的物种概念。本教导中使用的术语“MLG”可以指宏基因组中的一组遗传物质，其可能物理连接为单元而不是独立分布。这可以有利于避免需要完全确定存在于宏基因组中的特定微生物物种，考虑到存在大量未知微生物群落并且在细菌之间存在频繁的侧向基因转移(LGT)，这是重要的。MLG可以用于减少并在结构上整理大量的宏基因组数据并帮助进行分类描述。基于基因谱，MLG可以被鉴定为在不同个体样品之间共存并且具有一致的丰度水平和分类学分配的一组基因。
为了构建牙齿MLG，从1900774个基因(存在于至少10％的样品中)中选择371990个标记物基因(Wilcoxon秩和检验，FDR<0.1)。对于唾液MLG，从2030636个基因(存在于至少10％的样品中)中选择258055个标记物基因(Wilcoxon秩和检验，FDR<0.1)。
如之前所述(Qin等人，2012，同上)，根据分类学和其组成基因的相对丰度进行MLG的分类学分配和丰度分析。将来自一个MLG的所有基因在核苷酸水平比对到参照微生物基因组并在蛋白质水平比对到NCBI-nr数据库。从与参考微生物基因组的比对中，可以获得每个MLG的良好匹配(well-mapped)的细菌基因组的列表，并且根据可以比对到细菌基因组上的基因的比例以及这些比对的平均同一性对这些细菌基因组进行排序。
分配至物种需要MLG中超过90％的基因在与物种的基因组比对时具有超过95％的同一性、70％的查询重叠。将MLG分配至属需要其超过80％的基因在与基因组比对时在DNA和蛋白质序列中具有85％同一性。
根据所有样品中其丰度之间的斯皮尔曼(Spearman)相关性，将MLG进一步聚类，而与病例-对照状态无关。
在具有粪便、牙齿和唾液样品的69个受试者(36个对照，33个未治疗的病例)中以相同的方式分析来自不同身体部位的MLG的相关性。
在对照样品和RA样品的MLG丰度谱上进行典型对应分析(canonicalcorrespondence analysis,CCA)，以评估来自所列各因子的影响(Feng,Q.等人，Gutmicrobiome development along the colorectal adenoma carcinomasequence.Nat.Commun.6,6528(2015),通过引用整体并入本文)。
鉴定了在RA患者或对照中差异性富集的117,219个基因标记物(Wilcoxon秩和检验，FDR<0.3)。这可能有助于准确地描绘RA相关肠道菌群的特征。基于样品中基因之间的丰度共变来计算宏基因组连锁群(MLG)(Qin等人，2012，同上)。根据其在典型坐标分析(canonical coordinate analysis，CCA)中的富集方向包含至少100个基因的88个MLG分离出来，证实其主要与RA状态相关。
根据其在CCA中的富集方向，分离了包含至少100个基因的171牙齿MLG和142个唾液MLG，证实其与RA相关。
MLG和临床指数之间的关联描述如下。如之前所述(Karlsson,F.H.等人，Gutmetagenome in European women with normal,impaired and diabetic glucosecontrol.Nature 498,99–103(2013)，通过引用整体并入本文)，在每个MLG的相对丰度和临床测量的连续变量之间进行样品的关联。
使用斯皮尔曼(Spearman)相关性在MLG的相对丰度和临床指标之间研究数值协变。这可能有助于探讨肠道微生物组对RA的诊断或预后价值。
在一个实例中，样品中MLG的相对丰度可以基于来自该MLG的基因的相对丰度值来估计。对于该MLG，可以丢弃分别具有最高和最低相对丰度的5％中的基因，然后将泊松分布拟合其余的。泊松分布的估计平均值可以解释为该MLG的相对丰度。可以获得所有样品中的MLG谱用于进一步分析。样品中生物标记物的相对丰度可以以类似的方式计算。
图2示出了根据本教导的实施方案的表型对肠、牙齿和唾液MLG的影响的分析结果。在该实施例中，图2示出了表型对肠(a)、牙齿(b)或唾液(c)MLG的影响的CCA结果。未分析在一半样品中缺失的分类或连续表型。实心点表示对照富集的MLG，而空心点表示RA富集的MLG。RA富集的MLG，例如天冬酰梭菌(Clostridium asparagiforme)、拟杆菌属(Bacteroides sp.)和乳杆菌属(Lactobacillus sp.)(与唾液乳杆菌(L.salivarius)最相关，表2-1，表2-2)与粘膜免疫系统的主要抗体IgA或与主要血清免疫球蛋白IgG正相关。
同时，在RA患者的唾液样品和牙齿样品中都发现了厌氧菌，例如唾液乳杆菌(Lactobacillus salivarius)、阿托波氏菌属(Atopobium sp.)和Cryptobacteriumcurtum。
更多RA相关基因组的组装如下所述。然后可以使用SOAP(短寡核苷酸比对程序)家族中的软件包例如SOAPMeta(专利申请PCT/CN2012/079492，通过引用并入本文)直接从MLG和其相关的宏基因组测序读段组装细菌基因组。对于乳杆菌属(与唾液乳杆菌最相关)，使用来自RA患者的数据(表3)在单轮高级组装后足够完成组装，并且显示与唾液乳杆菌CECT(Coleccion Espanola de Cultivos Tipo)5713参照基因组的共线性。
图3和图4示出了乳杆菌属基因组草图(draft genome)。图3示出了在根据本教导的实施方案的高级组装之后乳杆菌属的GC-深度图。图4示出了根据本教导的实施方案组装体(来自样品D201)与来自NCBI(NC_017481.1)的唾液乳杆菌CECT 5713参考基因组草图之间的共线性。由基因组编码的功能在很大程度上类似于唾液乳杆菌CECT 5713或其它乳杆菌菌株中的功能，除了该RA富集的乳杆菌属编码了可能被宿主免疫系统识别的不同的细胞壁修饰。
肠道和口腔微生物组之间的一致性描述如下。尽管RA相关的肠道和口腔细菌分类群之间存在差异，但一致发现唾液乳杆菌在RA患者中富集，肠道和唾液MLG与IgG正相关，并且牙齿唾液乳杆菌在所有牙齿MLG中显示第二高的优势比(表2-1)。这些结果使它们成为RA的生物标记物的强有力候选。此外，与轻度至中度活跃的(DAS28≤5.1)RA病例相比，唾液乳杆菌在非常活跃的(DAS28>5.1)RA病例中更丰富(表4，在粪便、牙斑和唾液中分别p＝0.017、0.036、0.084，Wilcoxon秩和检验)，强调其在非侵入性预后的潜力。
根据本公开的一个实施方案，用于评估或诊断RA的生物标记物包括唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。根据本公开的各种实施方案，用于评估或诊断RA的生物标记物可以包含如表2-2所述的SEQ ID NO:1至593、SEQ ID NO:594至1536或SEQ ID NO:1537至2594的至少一部分序列。与本文一起提交的序列表包括对应于上述SEQ ID的核苷酸和/或氨基酸序列。
图5示出了根据本教导的实施方案的基于RA相关细菌的患者分层。绘制粪便、牙齿和唾液中唾液乳杆菌MLG的相对丰度，在粪便和牙齿样品中，非常活跃和中等活跃的RA病例之间的差异是显著的(分别为p＝0.017、0.036、0.084，Wilcoxon秩和检验)。MLG标识号在注释后的括号中指示。根据欧洲抗风湿病联盟(EULAR)标准进行疾病分类，即3.2<DAS28≤5.1，中等；DAS28>5.1，非常活跃(表4)。
可以计算样品中粪便、牙齿和唾液MLG的相对丰度之间的相关性(n＝69)。这可有助于更好地了解整个身体部位中RA相关细菌的分布。来自三个部位的唾液乳杆菌(肠道中的乳杆菌属物种)显示彼此正相关(表5)，证实该细菌在多个身体部位中存在。
如果使用基于两个部位的分类来推翻基于另一个部位的少数错误分类，除了一个相关对照之外，没有一个受试者被错误分类，突出了在多个部位检查微生物组的能力(表6)。此外，这些结果表明，粪便、牙齿和唾液微生物标记物对于RA的诊断和处理都非常有用，而牙齿微生物组(RA概率为0.94)可能比肠道微生物组更灵敏(RA概率为0.73)。
图6-8示出了肠道和口腔MLG之间的相关性。图6示出了根据本教导的实施方案的肠道和牙齿MLG的相对丰度之间的相关性。图7示出了根据本教导的实施方案的肠道和唾液MLG的相对丰度之间的相关性。根据图6和图7，利用所有粪便、牙齿和唾液样品(n＝69)计算受试者肠道和牙齿或唾液MLG(≥100基因)的相对丰度之间的斯皮尔曼相关性。使用其他方法，即TIGRESS(Trustful Inference of Gene Regulation using Stability Selection，使用稳定性选择的基因调控的可信推断)、Boruta、CLR(Context Likelihood ofRelatedness，相关性的背景可能性)、Bicor(Biweight midcorrelation，双权重中等相关)、MINE(Maximal Information Nonparametric Exploration，最大信息非参数探索)观察到类似相关性。节点的大小反映了每个MLG中的基因数目。MLG根据身体部位和富集方向着色。如果超过一个MLG注释到相同物种或属(sp.)中的未分类物种，则将MLG识别号列在括号中。表2-1中列出了所有MLG的可能菌株名称，其超过50％的基因注释至菌株，即使尚未满足用于鉴定物种或属的标准。实线(边)表示斯皮尔曼相关系数(cc)>0.4，p<0.05；虚线(边)表示cc<-0.4，p<0.05。
图8示出了根据本教导的实施方案的牙齿和唾液MLG的相对丰度之间的相关性。根据图8，MLG根据身体部位和富集方向着色。如果超过一个MLG注释到相同物种或属(sp.)中的未分类物种中，则将MLG识别号列在括号中。表2-1中列出了所有MLG的可能菌株名称，超过50％的基因注释至菌株，即使尚未满足用于鉴定物种或属的标准。实线(边)表示斯皮尔曼相关系数(cc)>0.6，p<0.05；虚线(边)表示cc<-0.6，p<0.05。
图9示出了根据本教导的实施方案的示例性方法的流程图，其中生物标记物用于评估RA风险。首先，在902步骤中从个体收集肠道和/或口腔样品，以评估个体的RA风险。肠道样品可以包括粪便样品，而口腔样品可以包括牙齿和唾液样品。在904步骤中，对每个样品进行DNA提取。在906步骤中对提取的DNA进行测序(例如通过宏基因组学测序)以获得DNA的序列。在一个实施方案中，通过用与至少一些DNA杂交的引物的聚合酶链反应(PCR)可以获得DNA的序列。在另一个实施方案中，通过使用特异性识别至少一些DNA的一种或多种探针可以获得DNA的序列。
然后在908步骤中，基于基因目录从每个样品中鉴定生物标记物的基因。例如，生物标记物可以是RA富集的MLG，例如天冬酰梭菌(Clostridium asparagiforme)、拟杆菌属(Bacteroides sp.)和乳杆菌属(Lactobacillus sp.)(与唾液乳杆菌(L.salivarius)最相关)和/或厌氧菌，例如唾液乳杆菌(Lactobacillus salivarius)、阿托波氏菌属(Atopobium sp.)和Cryptobacterium curtum。在一个实施方案中，唾液乳杆菌是用于评估RA风险的优选生物标记物。在本教导中使用的术语“基因”可以指任何DNA序列。
在910步骤中，测定每个样品中生物标记物的相对丰度。例如，按照基因各自相对丰度的顺序可以列出样品中DNA序列中生物标记物的基因。在除去具有最高相对丰度的最高5％基因和具有最低相对丰度的最低5％基因后，可以对剩余生物标记物基因的相对丰度取平均值或者用泊松分布拟合，以确定样品中生物标记物的相对丰度。
在912步骤中，将相对丰度与预定阈值进行比较。预定阈值可以与样品类型(例如粪便、牙齿或唾液样品)相关联，并且基于与生物标记物相关的统计分析来确定。在914步骤中，基于比较来评估个体的RA风险。例如，由于与轻度至中度活跃的(DAS28≤5.1)RA病例相比唾液乳杆菌在非常活跃的(DAS28>5.1)RA病例中更丰富，因此阈值可以被设置为对应于DAS28＝5.1的唾液乳杆菌的相对丰度。然后，如果唾液乳杆菌的相对丰度高于阈值，个体的RA风险高。在另一个实施方案中，可以组合不同类型样品的相对丰度以评估RA风险。
对于不同类型的样品，用于分类的MLG相对丰度的各种示例性阈值列于表6中。当MLG相对丰度大于阈值时，该人处于RA的风险中。
在另一个实施方案中，以基于训练集生成的分类器为基础可以评估RA风险。对于生物标记物的给定相对丰度，分类器可以指示个体患有RA的概率。训练集可以包括来自患有RA的多个受试者和未患有RA的多个受试者的样品中的生物标记物的相对丰度。分类器可以基于多元统计模型(例如随机森林模型)产生。例如，对于生物标记物的某一相对丰度，可以基于分类器确定相应的RA概率。然后，可以基于概率来评估个体的RA风险。例如，大于预定阈值的概率指示受试者患有RA或具有风险患有RA。
DMARD治疗对RA微生物组的改变描述如下。在来自40个个体的粪便样品中(表1-3)，可以计算治疗之前和之后(3个月，除了6个样品)的MLG。这可有助于检查DMARD的治疗是否恢复健康的微生物组。大多数患者接受锚定药物甲氨蝶呤(MTX)、传统中药组分雷公藤(thunder god vine)苷(T2)或两者(MTX+T2)作为DMARD。治疗前或RA富集的MLG如BDM-3355(BDM，DMARD前)和拟杆菌属(具有类似于胶原XI和HLA-DR4/1的基序)在用T2治疗后与MTX或MTX+T2治疗相比减少得更多，而治疗后富集的MLG如ADM-2636(与大肠埃希菌(Escherichiacoli)最相关)和ADM-2944(ADM，DMARD后)在T2后增加得更多。但是MTX或MTX+T2的使用在其它方面可能更好，例如更高水平的粪拟杆菌(Bacteroides caccae)和嗜血杆菌属(Haemophilus sp.)。这些数据可以表明，不同的DMARD不同地调节肠道微生物组，并且可以表明，调查肠微生物组将帮助优化DMARD和辅助治疗的选择。
DMARD治疗也表现出对口腔微生物组的有希望的调节，与具有中等改善或没有改善的那些相比，一些对照富集的牙齿或唾液MLG如凝聚杆菌属(Aggregatibacter sp.)在具有良好响应的患者中过表现(over-represented)。与单用T2或单用MTX治疗相比，对照富集的牙齿MLG如Con-16138中间普雷沃氏菌(Prevotella intermedia)在用MTX+T2治疗的患者中最丰富，而RA-9938、RA-10684和RA-9998在单用MTX治疗的患者中减少得更多。在唾液样品中也观察到MTX、MTX+T2或T2对RA或对照相关MLG的差异调节。值得注意的是，在任何上述比较中没有检测到唾液乳杆菌的显著差异，表明肠道和口腔微生物组在治疗后仍然不完全健康。因此，肠道和口腔微生物组对DMARD部分响应，并且应根据RA的严重程度和所选的DMARD进行处理。
图10示出了根据本教导的实施方案示例性方法的流程图，其中生物标记物用于评估关于RA的治疗。首先，在1002步骤中，从治疗前的RA患者收集肠道和/或口腔样品。肠道样品可以包括粪便样品，而口腔样品可以包括牙齿和唾液样品。如前所述，治疗可以是DMARD治疗，如MTX、T2或MTX+T2，也可以是关于RA的任何治疗。在1004步骤中，在接受治疗后从相同的RA患者收集肠道和/或口腔样品。在1006步骤中对每个样品进行DNA提取。在1008步骤中对提取的DNA进行测序(例如通过宏基因组测序)以获得DNA的序列。在一个实施方案中，利用与至少一些DNA杂交的引物通过PCR获得DNA的序列。在另一个实施方案中，通过使用特异性识别至少一些DNA的一种或多种探针获得DNA的序列。
然后在1010步骤在，基于基因目录从每个样品中鉴定生物标记物的基因。例如，生物标记物可以是RA富集的MLG，例如天冬酰梭菌(Clostridium asparagiforme)、拟杆菌属(Bacteroides sp.)和乳杆菌属(Lactobacillus sp.)(与唾液乳杆菌(L.salivarius)最相关)和/或厌氧菌，例如唾液乳杆菌(Lactobacillus salivarius)、阿托波氏菌属(Atopobium sp.)和Cryptobacterium curtum。在一个实施方案中，唾液乳杆菌是用于评估关于RA的治疗的优选生物标记物。
在1012步骤中，测定每个样品中生物标记物的相对丰度。例如，可以按照基因各自相对丰度的顺序列出样品中生物标记物的基因。在除去具有最高相对丰度的最高5％基因和具有最低相对丰度的最低5％基因后，可以对剩余生物标记物基因的相对丰度取平均值或者用泊松分布拟合，以确定样品中生物标记物的相对丰度。这可以对治疗前和治疗后的样品进行。
在1014步骤中，可以比较每个RA患者的治疗之前和之后的生物标记物的相对丰度。例如，在RA患者接受治疗之前和RA患者接受治疗之后，可以测定同一类型样品(例如粪便、牙齿或唾液样品)中唾液乳杆菌的相对丰度。然后，可以比较治疗之前和之后的相对丰度以观察治疗后唾液乳杆菌是否较少丰富。如果是这样，该治疗至少对该患者显示出一些效果。可以利用收集的样品对所有RA患者进行类似的比较。
然后在1016步骤中基于比较来评估治疗。例如，对于评估中的所有RA患者，可以比较治疗前和治疗后唾液乳杆菌的相对丰度以观察治疗后唾液乳杆菌是否较少丰富。在一个实施方案中，如果对于超过给定百分比的RA患者，治疗后唾液乳杆菌的相对丰度降低，则可以确定治疗是有效的。在另一个实施方案中，如果RA患者中唾液乳杆菌的平均相对丰度在治疗后降低给定数量，则可以确定治疗是有效的。
在另一个实施方案中，可以仅基于在治疗后从RA患者收集的样品来评估关于RA的治疗。在这种情况下，可以对治疗后的所有患者计算生物标记物如唾液乳杆菌的相对丰度。然后，可以将相对丰度与预定阈值进行比较，以确定治疗是否将生物标记物的相对丰度降低到指示没有或低RA风险的安全范围。如果是，治疗可以被评估为有效。也可以用分类器评估治疗。
根据各种实施方案，生物标记物如唾液乳杆菌可具有不同的用途。本公开包括但不限于：唾液乳杆菌用作生物标记物；唾液乳杆菌用作RA的可测量指标；唾液乳杆菌用于评估或预测受试者中RA的风险；唾液乳杆菌用于诊断受试者RA；以及唾液乳杆菌用于评估关于疾病如RA的治疗。
在一个实例中，生物标记物可用于评估或预测待测试的受试者中的RA风险。从受试者收集样品。从样品中提取DNA。获得DNA的序列。然后，基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物可以包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。可以基于相对丰度获得受试者患有疾病的概率。可以基于概率评估或预测受试者体内RA的风险。
在另一个实例中，生物标记物可用于评估关于疾病如RA的治疗。对于患有疾病的多个受试者中的每个受试者，在受试者接受治疗后收集来自受试者的样品。从样品中提取DNA。获得DNA的序列。然后，基于DNA的序列计算生物标记物的相对丰度。生物标记物可以包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。基于针对多个受试者计算的相对丰度可以评估治疗。
在另一个实例中，生物标记物可用于评估关于疾病如RA的治疗。对于患有有疾病的多个受试者中的每个受试者，在受试者接受治疗之前从受试者收集第一样品，并且在受试者接受治疗之后从受试者收集第二样品。基于第一样品计算生物标记物的第一相对丰度。基于第二样品计算生物标记物的第二相对丰度。生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。然后基于针对多个受试者计算的第一相对丰度和第二相对丰度可以评估治疗。
根据本公开的一个实施方案，用于评估关于疾病如RA的治疗的生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列。根据本公开的各种实施方案，用于评估关于疾病如RA的治疗的生物标记物可以包含如表2-2所述的SEQ ID NO:1至593、SEQ ID NO:594至1536或SEQ IDNO:1537至2594的至少一部分序列。与本文一起提交的序列表包括对应于上述SEQ ID的核苷酸和/或氨基酸序列。
虽然已经示出和描述了示例性实施方案，但是本领域技术人员应当理解，上述实施方案不能被解释为限制本公开，并且可以在不脱离本公开的精神、原理和范围的情况下对实施方案进行改变替换和修改。
表1-1.用于基因目录构建的样品
表1-2.训练组的样品信息(选自表1-1中用于基因目录构建的样品)
表1-3.测试组的样品信息
表2-1.粪便、牙齿和唾液MLG
表2-2.粪便、牙齿和唾液MLG的SEQ ID
MLG ID SEQ ID NO: 基因数
mlg_id:2169 1～593 593
mlg_id:16600 594～1536 943
mlg_id:4643 1537～2594 1058
表3.乳杆菌属组装体的统计

Claims (39)

1.一种用于获得受试者患有疾病的概率的系统，其包括：
处理器；和
存储介质，所述存储介质包含由所述处理器执行的程序指令，所述程序指令使所述处理器执行包括以下的步骤：
获得从样品提取的DNA的序列，所述样品从受试者收集；
基于所述DNA的序列计算生物标记物的相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌(Lactobacillus salivarius)基因组中的DNA序列；以及
基于所述相对丰度获得所述受试者患有所述疾病的概率。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述疾病是类风湿性关节炎。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述样品包括从所述受试者收集的粪便样品、牙齿样品和唾液样品中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的系统，其中所述生物标记物包括以下宏基因组连锁群(MLG)中的至少一个：
对应于所述粪便样品并由MLG ID NO:2169组成的MLG；
对应于所述牙齿样品并由MLG ID NO:16600组成的MLG；和
对应于所述唾液样品并且由MLG ID NO:4643组成的MLG。
5.根据权利要求4所述的系统，其中：
MLG ID NO:2169的至少80％的基因与SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1～593编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；
MLG ID NO:16600的至少80％的基因与SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:594～1536编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；以及
MLG ID NO:4643的至少80％的基因与SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1537～2594编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽。
6.根据权利要求5所述的系统，其中：
MLG ID NO:2169由具有SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列的基因组成；
MLG ID NO:16600由具有SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列的基因组成；以及
MLG ID NO:4643由具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列的基因组成。
7.根据权利要求1所述的系统，其中基于所述DNA的序列计算所述生物标记物的相对丰度包括：
计算所述DNA的序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数；
对于所述DNA的序列中所述生物标记物的每一个DNA序列，基于所述DNA序列的拷贝数与所述样品中所有DNA序列的拷贝数的总和之间的比率计算所述DNA序列的相对丰度；以及
基于所述生物标记物的至少一些DNA序列的相对丰度计算所述生物标记物的相对丰度。
8.根据权利要求7所述的系统，其中计算所述DNA的序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数还包括：
确定在所述样品中能够检测到所述DNA序列的次数；
确定所述DNA序列的长度；以及
基于所述次数和所述长度之间的比率来计算所述拷贝数。
9.根据权利要求1所述的系统，其中获得所述DNA的序列包括使用与所述DNA中的至少一些杂交的引物的PCR。
10.根据权利要求1所述的系统，其中获得所述DNA的序列包括使用特异性识别所述DNA中的至少一些的一种或多种探针。
11.根据根据权利要求1所述的系统，其中大于预定阈值的概率指示所述受试者患有所述疾病或有风险患有所述疾病。
12.根据权利要求1所述的系统，其中基于分类器获得所述概率。
13.根据权利要求12所述的系统，其中使用训练集产生所述分类器，所述训练集包括来自患有所述疾病的多个受试者和未患有所述疾病的多个受试者的样品中所述生物标记物的相对丰度。
14.一种用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的系统，其包括：
处理器；和
存储介质，所述存储介质包含由所述处理器执行的程序指令，所述程序指令使所述处理器执行包括以下的步骤：
对于患有有所述疾病的多个受试者中的每个受试者：
获得从第一样品提取的第一DNA序列，所述第一样品在所述受试者接受治疗之前从所述受试者收集，
基于所述第一DNA序列计算生物标记物的第一相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌的基因组中的DNA序列，
获得从第二样品提取的第二DNA序列，所述第二样品在所述受试者接受治疗后从所述受试者收集，
基于所述第二DNA序列计算所述生物标记物的第二相对丰度；以及
基于针对所述多个受试者计算的所述第一相对丰度和所述第二相对丰度来评估所述治疗。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述疾病是类风湿性关节炎。
16.根据权利要求14所述的系统，其中所述第一样品和所述第二样品各自包括从所述受试者收集的粪便样品、牙齿样品和唾液样品中的至少一种。
17.根据权利要求16所述的系统，其中所述生物标记物包括以下MLG中的至少一个：
对应于所述粪便样品并由MLG ID NO:2169组成的MLG；
对应于所述牙齿样品并由MLG ID NO:16600组成的MLG；和
对应于所述唾液样品并且由MLG ID NO:4643组成的MLG。
18.根据权利要求17所述的系统，其中：
MLG ID NO:2169的至少80％的基因与SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1～593编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；
MLG ID NO:16600的至少80％的基因与SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:594～1536编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；以及
MLG ID NO:4643的至少80％的基因与SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1537～2594编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽。
19.根据权利要求18所述的系统，其中：
MLG ID NO:2169由具有SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列的基因组成；
MLG ID NO:16600由具有SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列的基因组成；以及
MLG ID NO:4643由具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列的基因组成。
20.根据权利要求14所述的系统，其中基于所述第一DNA序列计算生物标记物的第一相对丰度包括：
计算所述第一DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数；
对于所述第一DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列，基于所述DNA序列的拷贝数与所述第一样品中所有DNA序列的拷贝数的总和之间的比率计算所述DNA序列的相对丰度；以及
基于所述生物标记物的至少一些DNA序列的相对丰度计算所述生物标记物的所述第一相对丰度。
21.根据权利要求20的系统，其中计算所述第一DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数还包括：
确定在所述第一样品中能够检测到所述DNA序列的次数；
确定所述DNA序列的长度；以及
基于所述次数和所述长度之间的比率来计算所述拷贝数。
22.根据权利要求14所述的系统，其中基于所述第二DNA序列计算所述生物标记物的第二相对丰度包括：
计算所述第二DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数；
对于所述第二DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列，基于所述DNA序列的拷贝数与所述第二样品中所有DNA序列的拷贝数的总和之间的比率计算所述DNA序列的相对丰度；以及
基于所述生物标记物的至少一些DNA序列的相对丰度计算所述生物标记物的所述第二相对丰度。
23.根据权利要求22的系统，其中计算所述第二DNA序列中所述生物标记物的每一个DNA序列的拷贝数还包括：
确定在所述第二样品中能够检测到所述DNA序列的次数；
确定所述DNA序列的长度；以及
基于所述次数和所述长度之间的比率来计算所述拷贝数。
24.根据权利要求14所述的系统，其中获得第一DNA序列或获得第二DNA序列包括使用以下中的至少一种：
使用与所述DNA中的至少一些杂交的引物的PCR；以及
特异性识别所述DNA中的至少一些的一种或多种探针。
25.根据权利要求14所述的系统，其中基于其第二相对丰度小于其各自的第一相对丰度的多个受试者的百分比来评估所述治疗。
26.根据权利要求14所述的系统，其中基于所述第一相对丰度和所述第二相对丰度之间的差来评估所述治疗。
27.一种用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的系统，其包括：
处理器；和
存储介质，所述存储介质包含由所述处理器执行的程序指令，所述程序指令使所述处理器执行包括以下的步骤：
对于患有所述疾病的多个受试者中的每个受试者：
获得从样品提取的DNA的序列，所述样品在所述受试者接受治疗后从所述受试者收集，
基于所述DNA的序列计算生物标记物的相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列；以及
基于针对所述多个受试者计算的所述相对丰度来评估所述治疗。
28.一种用于获得受试者患有疾病的概率的方法，其包括：
获得从样品提取的DNA的序列，所述样品从受试者收集；
基于所述DNA的序列计算生物标记物的相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列；以及
基于所述相对丰度获得所述受试者患有所述疾病的概率。
29.根据权利要求28所述的方法，其中所述疾病是类风湿性关节炎。
30.根据权利要求28所述的方法，其中所述样品包括从所述受试者收集的粪便样品、牙齿样品和唾液样品中的至少一种。
31.根据权利要求30所述的方法，其中所述生物标记物包括以下宏基因组连锁群(MLG)中的至少一个：
对应于所述粪便样品并由MLG ID NO:2169组成的MLG；
对应于所述牙齿样品并由MLG ID NO:16600组成的MLG；和
对应于所述唾液样品并且由MLG ID NO:4643组成的MLG。
32.根据权利要求31所述的方法，其中：
MLG ID NO:2169的至少80％的基因与SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1～593编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；
MLG ID NO:16600的至少80％的基因与SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:594～1536编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；以及
MLG ID NO:4643的至少80％的基因与SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1537～2594编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽。
33.根据权利要求32所述的方法，其中：
MLG ID NO:2169由具有SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列的基因组成；
MLG ID NO:16600由具有SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列的基因组成；以及
MLG ID NO:4643由具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列的基因组成。
34.一种用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的方法，包括：
对于患有所述疾病的多个受试者中的每个受试者：
获得从第一样品提取的第一DNA序列，所述第一样品在所述受试者接受治疗之前从所述受试者收集，
基于所述第一DNA序列计算生物标记物的第一相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌的基因组中的DNA序列，
获得从第二样品提取的第二DNA序列，所述第二样品在所述受试者接受治疗后从所述受试者收集，
基于所述第二DNA序列计算所述生物标记物的第二相对丰度；以及
基于针对所述多个受试者计算的所述第一相对丰度和所述第二相对丰度来评估所述治疗。
35.一种用于评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的方法，包括：
对于患有所述疾病的多个受试者中的每个受试者：
获得从样品提取的DNA的序列，所述样品在所述受试者接受治疗后从所述受试者收集，以及
基于所述DNA的序列计算所述生物标记物的相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列；以及
基于针对所述多个受试者计算的所述相对丰度来评估所述治疗。
36.一种用于获得受试者患有疾病的概率的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括其上存储有程序代码的计算机可读存储介质，其中所述程序代码可由所述处理器执行，并且包含使所述处理器执行包括以下的步骤的指令：
获得从样品提取的DNA的序列，所述样品从受试者收集；
基于所述DNA的序列计算生物标记物的相对丰度，其中所述生物标记物包含唾液乳杆菌基因组中的DNA序列；以及
基于所述相对丰度获得所述受试者患有所述疾病的概率。
37.一种用于获得受试者患有疾病的概率或评估关于疾病的治疗或鉴定治疗剂的生物标记物，其包含在唾液乳杆菌基因组中或至少一个下列MLG中的至少一个DNA序列：
由MLG ID NO:2169组成的MLG；
由MLG ID NO:16600组成的MLG；和
由MLG ID NO:4643组成的MLG。
38.根据权利要求37所述的生物标记物，其中：
MLG ID NO:2169的至少80％的基因与SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1～593编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；
MLG ID NO:16600的至少80％的基因与SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:594～1536编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽；以及
MLG ID NO:4643的至少80％的基因与SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列具有至少85％的序列同一性，并且编码与由SEQ ID NO:1537～2594编码的氨基酸序列具有至少85％的序列同一性的多肽。
39.根据权利要求38所述的生物标记物，其中：
MLG ID NO:2169由具有SEQ ID NO:1～593的多核苷酸序列的基因组成；
MLG ID NO:16600由具有SEQ ID NO:594～1536的多核苷酸序列的基因组成；以及
MLG ID NO:4643由具有SEQ ID NO:1537～2594的多核苷酸序列的基因组成。
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