Доказано: пробиотики положительно влияют на кишечную микробиоту

Ученые выяснили, как пробиотики влияют на кишечные бактерии человека

Исследована реакция микробиома кишечника человека, вызванная потреблением ферментированных молочных продуктов у здоровых добровольцев

Кисломолочка с пробиотиками работает эффективно

Группа исследователей из Университета ИТМО и компании Knomics изучила, как изменилась микробиота кишечника 150 добровольцев после месяца регулярного потребления кисломолочного продукта, обогащенного пробиотиками. Исследование показало, что такая диета увеличивает долю полезных кишечных бактерий, которые, в свою очередь, могут положительно влиять на состояние всего организма. Работа была поддержана компанией PepsiCo R & D Inc, результаты опубликованы в журнале Nutrients.

Современные исследования постоянно подтверждают, что состояние микробиома кишечника влияет на здоровье человека. Поэтому изучение микробиома, а также поиск путей его влияния, стали актуальной задачей. Ученые из Университета ИТМО пытаются решить ее с помощью метагеномногго анализа: данных, полученных из генетических последовательностей членов микробного сообщества кишечника.

Методы метагеномики позволяют идентифицировать все микроорганизмы в образце по последовательностям ДНК или РНК, без этапа предварительного культивирования. – ред.

В новой работе ученые применили секвенирование микробного гена 16S рРНК, чтобы выявить, как микробиота кишечника реагирует на регулярное употребление кисломолочных бифидопродуктов. Оказалось, что такая диета увеличивает относительное обилие потенциально полезных бифидобактерий, которые могут помочь метаболизировать лактозу, вырабатывать витамины и аминокислоты. Эти бактерии положительно влияют на способность организма противостоять воспалительным заболеваниям, гормональным и сердечно-сосудистым нарушениям.

В исследовании приняли участие 150 здоровых добровольцев, которые употребляли 125 миллилитров йогурта с пробиотиками утром и вечером в течение тридцати дней. Метагеном микробиоты кишечника анализировали для каждого добровольца в первый день исследования и через 30 дней. Анализ выявил изменения в соотношении различных видов микробов. В зависимости от базового состава микрофлоры, интенсивность изменений была различной, но в любом случае они были положительными.

"Микробиом разных людей имеет индивидуальные особенности, поэтому он по-разному реагирует на рацион. Однако, анализируя исходное состояние микробиома, мы можем предсказать, как микробиом будет реагировать на диету. Это может быть использовано для разработки персонализированных схем питания, которые помогут улучшить состояние конкретного человека", - отмечает Александр Тяхт, научный сотрудник Университета ИТМО.

Краткое описание исследования

1. Введение

Большинство кишечных микробов человека принадлежат к типам Firmicutes и Bacteroidetes, причем тип Actinobacteria является второстепенным, но существенным компонентом кишечного микробиома [1]. Известно, что бифидобактерии, принадлежащие к этому типу, являются существенными и полезными обитателями кишечника человека задолго до эры молекулярно-генетических технологий. Бифидофлора играет важную роль в производстве витаминов, защите от патогенных микроорганизмов, регуляции иммунной системы и утилизации лактозы.

Бифидобактерии дают функциональные преимущества путем перекрестного кормления других членов микробиоты кишечника, специализирующихся на производстве бутирата, необходимого вещества для эпителиальных клеток толстой кишки, обладающего противовоспалительными и противораковыми свойствами [2]. Низкие уровни бифидобактерий связаны с различными неблагоприятными клиническими состояниями [3,4,5]. Их изобилие может быть увеличено за счет потребления кисломолочных продуктов (FDP - Fermented Dairy Products), содержащих живые пробиотические бактерии или путем поддержки бифидобактерий пребиотиками [6]. Сообщается, что введение пробиотических штаммов бифидобактерий в кишечник человека улучшает клинический статус при таких заболеваниях, как диарея, связанная с антибиотиками [7,8], некротический энтероколит [9], хронический паучит [10]. Также сообщается об улучшении аллергических заболеваний, включая атопическую экзему [11,12], аллергический ринит [13] и аллергическую диарею [14].

С появлением секвенирования гена 16S рРНК в качестве обычного научного метода теперь стало возможным более детально исследовать микробиот-опосредованное влияние пробиотических штаммов бифидобактерий и обогащенных пробиотиками пищевых продуктов на кишечный микробиом человека. В частности, подход позволяет эффективно охарактеризовать взаимодействия между пробиотическими микробами и кишечными микробными видами. Несмотря на то, что недавние усилия в культуромике позволили захватить большинство видов кишечных микробов [15], в клинических исследованиях секвенирование генов 16S рРНК все еще превосходит подходы, основанные на культивировании, поскольку позволяет получать информацию об общем составе сообщества экономичным и высокопроизводительным способом.

Недавнее исследование показало, что потребление обогащенных пробиотиками кисломолочных продуктов не только снижало уровни обычно ассоциированных видов кишечных патобионтов, но также непосредственно улучшало выработку короткоцепочечных жирных кислот (SCFA) - возможных биомаркеров, связанных со здоровой кишечной функцией [16]. Интересно, что изменения микробиома в исследованиях пациентов с синдромом раздраженного кишечника сопровождались улучшением симптомов заболевания, о которых сообщалось [16,17]. Другое исследование пробиотического диетического вмешательства показало, что устойчивость пробиотических штаммов в кишечнике здоровых людей зависит от исходного состава микробиоты [18]. Прогнозирование индивидуальной реакции кишечной микробиоты на конкретные пробиотики может позволить разработать индивидуальные схемы питания, предназначенные для улучшения или поддержания благополучия человека.

Здесь мы исследовали влияние потребления обогащенного ферментированного молочного продукта (FDP) на состав микробиоты кишечника человека с использованием 16S рРНК секвенирования образцов стула. В этом контролируемом исследовании добровольцы потребляли FDP в течение 30 дней; клинические данные и образцы кала были собраны в первый и последний дни исследования.

2. Материалы и методы

(данный раздел обозначен кратко)

2.1. Дизайн исследования

• Изучение было частью большого открытого предполагаемого контролируемого изучения оценки эффективности заквашенных молочных продуктов, а также влияния их потребления на кишечную микробиоту здоровых волонтеров. В экспериментальную группу вошли 150 испытуемых.
• В течение 30 дней добровольцы употребляли кисломолочный продукт - йогурт, обогащенный Bifidobacterium animalis subsp. lactis BB-12 - 125 мл утром и 125 мл вечером ежедневно. Они также следовали диетическим рекомендациям в неконтролируемой обстановке.
• Добровольцы не принимали никаких рецептурных препаратов (кроме гормональных контрацептивов для женщин) или биологически активных добавок.

2.2. Подготовка проб и анализ Микробиомных данных

Секвенирование ампликона вариабельной области V4 микробного гена 16S рРНК проводили на секвенсоре MiSeq (Illumina, San Diego, CA, USA)

2.3. Анализ респондентов

Для каждого субъекта I рассчитывали коэффициент изменения относительного содержания каждого лактозо-ферментирующего микробного таксона (ЛФТ)

3. Результаты

Секвенирование гена 16S рРНК дало 34663 ± 9641 считываний на образец. Доля идентифицированных чтений составила 96,6 ± 2,6%, что подтверждает высокое качество данных секвенирования и применимость выбранного алгоритма классификации. В общей сложности 54 семейства, 126 родов и 519 видов были обнаружены как минимум в одном образце. Анализ динамики богатства микробными сообществами для каждого добровольца показал, что не было значительных изменений в альфа-разнообразии (т.е. в разнообразии видов определенного сообщества внутри местообитания) после приема FDP.

Отдельные виды микробов взаимодействуют с другими видами внутри кишечного сообщества, образуя трофические цепи и другие связи, образуя симбиотические сообщества (кооперативы) [30]. В результате исследования было выявлено пять крупных потенциальных кооперативов, а также несколько более мелких (см. Рис.1).

Рис.1. График совместного появления микробных родов в образцах добровольцев. Вершины обозначают роды; размер каждой вершины пропорционален средней численности рода по всем выборкам. Толщина ребер пропорциональна абсолютному значению коэффициента корреляции. Постфикс «_u» обозначает все неклассифицированные роды из соответствующего семейства. C1 – C5 обозначает кооперативы № 1–5 соответственно.

Сравнение общей структуры микробного сообщества до и после потребления FDP с поправкой на достоверно ассоциированные факторы показало, что состав кишечной микробиоты добровольцев был значительно изменен, хотя степень изменения была умеренной.

Парное сравнение численности отдельных микробных таксонов до и после вмешательства с использованием metagenomeSeq [31] выявило, что 39 таксонов значительно увеличились, а 24 - уменьшились.

На уровне семьи, Coriobacteriaceae, Bifidobacteriaceae, Staphylococcaceae и Erysipelotrichaceae, увеличили свою долю.

Кроме того, в список значительно увеличенных родов и видов входят Bifidobacterium (B. bifidum, B. adolescentis, B. animalis, B. bifidum, B. longum), Adlercreutzia (A. equolifaciens), Slackia (S. isoflavoniconvertens), Collinsella (C. aerofaciens), Catenibacterium (C. mitsuokai), Streptococcus (S. thermophilus / vestibularis) и другие таксоны.

Тем не менее, только два родовых и одно семейное снижение (Lachnoclostridium / unclassified и Roseburia роды и семейство Acidaminococcaceae) были связаны с потреблением FDP. Интересно, что когда аналогичный анализ проводился на уровне микробных кооперативов, никаких существенных изменений не было обнаружено ни для одного из кооперативов.

Влияние потребления FDP на микробиоту добровольцев также оценивали на уровне функций - посредством анализа изменений в относительном изобилии метаболических путей. Всего два пути были значительно увеличены, а 24 - уменьшены.

Пути с наиболее глубокими изменениями (для которых была затронута наибольшая доля генов) включали усиленный путь «Phosphotransferase system (PTS)» - транспортные системы, специфичные для типа Firmicutes, а также уменьшенные пути «Бактериальный хемотаксис» и «Жгутиковая сборка» - отражает эффекты уменьшения соотношения грамотрицательных и грамположительных микробов после потребления FDP. Кроме того, произошло увеличение путей, связанных с транспортом крахмала и простых сахаров и синтезом аминокислот. На уровне модуля потребление FDP было связано с увеличением количества генов транспортной системы лактозы (система PTS, специфический для лактозы компонент II) - в соответствии с наблюдаемой долей бактерий, ферментирующих лактозу, на таксономическом уровне. Среди уменьшенных модулей есть модуль, связанный с синтезом липополисахаридов (биосинтез липополисахаридов, KDO2-липид A) - иммуногенных компонентов клеточных стенок грамотрицательных бактерий.

Реакция структуры сообщества кишечной микробиоты на потребление пробиотиков может варьироваться у разных людей [18]. Чтобы исследовать вариации ответа на потребление FDP на уровне субъекта для нашей когорты, сначала мы оценили изменения в относительной численности основной целевой группы микробов, которые, как ожидается, будут реагировать - таксоны, ферментирующие лактозу (LFT): список включал Bifidobacterium, Lactobacillus, Lactococcus, Streptococcus, Slackia, Corynebacterium и неклассифицированные Enterobacteriaceae. Кластерный анализ микробиомов субъектов перед курсом FDP, основанный на степени изменения общей численности LFT, показал, что группа добровольцев сформировала два кластера (ASW = 0,2) - кластер № 1 (n = 75 субъектов) и кластер № 2 (n = 58). Таким образом, субъекты можно разделить на две группы, в которых пул LFT продемонстрировал два различных типа ответа на потребление FDP. Для субъектов из кластера № 1 микробиота продемонстрировала значительно более слабое увеличение уровней LFT по сравнению с кластером № 2 (изменение -0,10 ± 1,20% против 0,51 ± 1,26, соответственно, р = 0, тест Уэлча).

Затем мы сравнили кластеры по изменению общего таксономического состава (не только LFT) после потребления FDP. Общий таксономический состав для членов кластера № 1 существенно не изменился (тест ПЕРМАНОВА, p = 0,0813, R2 = 0,61%), в то время как для кластера № 2 изменение было значительным (p = 0,0004, R2 = 2,07%). Кроме того, изменения в составе сравнивались между кластерами на более детальном уровне для отдельных таксонов и кооперативов; Результаты показывают, что эти два кластера различаются по типу реакции не только LFT, но и других микробных таксонов.

Кластер № 1 показал меньшее количество изменений (n = 9 таксонов / кооперативов), наиболее выраженным из которых было уменьшение численности рода Lactococcus (включая L. plantarum / raffinolactis). Для кластера № 2 количество затронутых таксонов / кооперативов было выше (n = 108). Следовательно, кластер № 2 может рассматриваться как респондент по сравнению с другими образцами (то есть кластером № 1).

После того, как респонденты были определены как члены кластера № 2, мы попытались выявить отличительные признаки микробиоты респондентов, которые могут быть прогностическими в общей популяции. Для этой цели базовый состав микробиоты (до вмешательства) сравнивался между респондентами и нереспондентами с использованием метода MaAsLin, результаты приведены в таблице 1.

Эти результаты показывают, что микробиота респондеров содержит более низкую долю таксонов, ферментирующих лактозу, в то время как доля таксонов из кооператива № 2, особенно представителей Bacteroidaceae, увеличивается (примечательно, что этот эффект не может быть объяснен исключительно композицией данных микробиома, потому что микробиота добровольцев содержит много других видов, кроме LFT и членов кооператива № 2). Тем не менее, ни один из физиологических факторов значительно не различался между двумя кластерами на исходном уровне.

4. Обсуждение

Полуколичественные профили состава микробиоты, полученные с помощью метагеномного анализа образцов стула, дают наиболее полную картину структуры кишечного микробного сообщества независимо от того, являются ли виды культивируемыми. Эти профили были использованы для оценки изменения состава микробиоты кишечника после потребления FDP.

Списки таксонов, по-разному распространенные до и после потребления FDP, показывают значительное совпадение между несколькими методами статистического анализа, подтверждая тем самым достоверность результатов. Среди уменьшенных таксонов есть различные виды из Firmicutes и Bacteroidetes phyla, которые обычно составляют до 90% от общей численности бактерий в кишечной микробиоте здоровых людей [32].

В то же время наблюдалось явное увеличение численности третьего наиболее доминирующего типа - актинобактерий, в том числе бифидобактерий. Многие представители этого рода являются пробиотическими микроорганизмами, и их роль в противовоспалительной активности, защите от патогенных микроорганизмов и выработке витаминов была отмечена другими [33]. Интересно, что недавнее исследование показало, что этот род, обычно ассоциируемый с детской микробиотой, может также доминировать в микробиоме взрослых особей из некоторых групп населения мира [34,35].

Bifidobacterium относится к числу родов, которые значительно увеличили свою численность после потребления FDP. Следует отметить, что в дополнение к увеличению доли B. animalis также наблюдалось значительное увеличение количества др. бифидобактерий - B. bifidum, B. adolescentis, B. animalis, B. longum - которые не были включены в состав стартовой культуры FDP. Это указывает на то, что потребление FDP не только приводит к увеличению присутствия B. animalis из-за его непосредственного введения, но также потенциально влияет на экологию микробиома кишечника, поддерживая его бифидобактериальные виды. Род Streptococcus (включая Streptococcus thermophilus, компонент стартовой культуры) также был увеличен в изобилии.

Интересно, что произошло увеличение других Actinobacteria, включая несколько видов семейства Coriobacteriaceae. Этот эффект можно объяснить повышенным уровнем лактозы в рационе, обеспечиваемой регулярным приемом тестируемого продукта. Эти таксоны обладают специфической способностью метаболизировать лактозу в лактат; Между тем, часть лактозы, первоначально полученной из молочных продуктов, остается неповрежденной во время приготовления FDP, не полностью переваривается в тонкой кишке и достигает толстой кишки. Актинобактерии обладают специфической метаболической функцией, которая способствует общему здоровью человека, участвуя в метаболизме пищевых компонентов, повышающих антиоксидантную способность. В частности, Adlercreutzia equolifaciens и Slackia isoflavoniconvertens являются активными участниками метаболизма изофлавонов. Основным источником этих веществ в рационе являются бобовые, в основном соевые бобы, которые содержат изофлавоны генистеин и даидзеин. Эти вещества сами по себе являются фитоэстрогенами, и в ряде исследований указана связь между их потреблением и улучшенными репродуктивными функциями, а также с пониженным риском развития рака молочной железы у женщин и антиоксидантными свойствами [36,37,38]. Adlercreutzia и Slackia способны метаболизировать даидзеин в эквол (equol или 4',7-isoflavandiol) [39]. Эквол - это изофлавандиол, проявляющий фитоэстрогенную активность с потенциально положительным влиянием на здоровье человека, включая гормональные и сердечно-сосудистые функции [40] и противораковую активность [41].

Способность метаболизировать изофлавоны в эквол является довольно специфической микробной особенностью: считается, что только около трети населения мира обладает такими микробными видами в кишечнике. Таким образом, гипотетическая лечебная диета с высоким содержанием соевых продуктов может оказаться неэффективной для большой части населения. Основываясь на этих фактах, мы можем сделать вывод, что наблюдаемое увеличение родов Adlercreutzia и Slackia после потребления FDP может улучшить способность человеческой микробиоты реагировать на диету, богатую изофлавонами, включая соевые продукты. Эти наблюдения дают возможность разработать пищевые продукты и / или диеты, содержащие не только молочные компоненты, обогащенные бифидобактериями и лактобациллами, но и сою.

Группы бактериальных таксонов, обнаруженные в ходе корреляционного анализа, представляют собой потенциальные симбиотические кооперативы видов (рис.1). Наблюдаемые кооперативы различаются по филогенетическому составу, и многие особенности их содержания согласуются с опубликованными данными [44,45].

Половина кооператива № 1 образована бактериями Clostridiales (Eubacterium, Anaerostipes, Blautia, Dorea), известными как производители бутирата, определяющие их противовоспалительную активность и связь со здоровой кишкой [46]. Исследования влияния диеты на состав микробиоты показывают, что уровни этих таксонов повышаются, когда рацион богат клетчаткой, обычно содержащейся в овощах, злаках и других продуктах [47].

Доминирование кооператива № 2 формируют члены семьи Bacteroidaceae, в том числе; Бактероиды, Парабактероиды, Алистипы и другие. Увеличение распространенности этих групп было связано с «западной диетой», диетой, богатой животными жирами, мясом и сахарами, а также дефицитом неперевариваемых пищевых волокон [48]. Кроме того, присутствуют два члена родственного семейства Porhyromonadaceae (Odoribacter и Butyricimonas).

Кооператив № 3 включает бутират-продуцирующие клостридии, связанные со сниженным риском воспалительных заболеваний кишечника, а также ряд отдаленно связанных микробов с симбиотическими связями. Среди них есть микробы, которые предположительно играют важную роль в регуляции веса и диетического поведения. Род Christensenella (типичным представителем является C. minuta) является наиболее наследуемым кишечным микробом; это также связано с нормальным весом и предотвращает ожирение на мышах [44]. Археон Methanobrevibacter smithii способствует более эффективной ферментации пищевых волокон и может способствовать регуляции веса и пищевого поведения. Ранее было отмечено, что Methanobrevibacter и Christensenella наследуются вместе; оба связаны с нормальным ИМТ [44,49], хотя механизмы, лежащие в основе этого совместного случая, еще не определены.

В целом, ни один из микробных кооперативов существенно не изменил свое изобилие в результате потребления FDP. Это отличие от результатов, полученных в ходе анализа на уровне видов, может быть связано с наблюдением, что многие из дифференциально распространенных видов не включены ни в один из кооперативов (были исследованы только крупные кооперативы). Во-вторых, это может быть связано с тем фактом, что потребление FDP представляет собой относительно небольшое изменение в общем ежедневном рационе добровольцев - по сравнению с изменением рациона питания в соответствии с определенными рекомендациями, например, с целью увеличения общего потребления пищевых волокон путем включения большего количества фруктов, овощи и цельные зерна в рацион [50].

Тем не менее, произошли значительные изменения для кооперативов, когда субъекты были разделены на респондентов и не респондентов (рис. 2). А именно, респонденты имели повышенные исходные уровни кооператива № 2, обогащенного Bacteroidaceae, и сниженного - кооператива № 1, обогащенного Clostridiales. Сообщается, что таксоны, включенные в кооператив № 2, связаны с длительной «западной диетой» [48]. Несмотря на то, что не было выявлено никаких существенных связей между группами респондеров / нереспондентов и физиологическими факторами, можно предположить, что потребление FDP может оказывать более глубокое положительное влияние на микробиоту людей на «западной диете».

В дополнение к оценке влияния потребления FDP на видовой состав, анализ микробиоты позволил оценить влияние на функции микробиоты путем изучения отдельных изменений метаболического потенциала. Наблюдались значительные функциональные изменения, отражающие увеличение способности сообщества метаболизировать лактозу, другие простые сахара, крахмал, а также синтезировать аминокислоты. Это сопровождалось снижением синтеза иммуногенных молекул (липополисахаридов), что можно интерпретировать как снижение провоспалительного потенциала микробиоты.

5. Выводы

Значительные изменения в микробной таксономии и функции кишечника позволяют предположить, что один месяц потребления FDP может способствовать общему положительному влиянию на кишечник человека и, возможно, общую физиологию хозяина. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы подтвердить любое потенциальное длительное воздействие на местную микробиоту и другие резидентные микробы после прекращения FDP. Наряду с интересным эффектом увеличения бактерий, продуцирующих эквол, результаты свидетельствуют о потенциальной возможности многогранного положительного воздействия потребления FDP на микробиоту кишечника человека путем стимулирования изменений в видах микробиоты, которые связаны с положительным воздействием на биомаркеры, обычно связанные с воспалительными, гормональными, и сердечно-сосудистыми функциями.

Выявленная кишечная микробная сигнатура респондентов требует подтверждения, а также дальнейшего изучения в отношении обобщения для населения в целом. Анализ микробиоты может помочь определить оптимальные пробиотики для поддержки индивидуальных рекомендаций по питанию, основанных на индивидуальной структуре и функции микробного сообщества кишечника.

Источник: Scientists revealed how probiotics influence human gut bacteria | EurekAlert! Science News

Статья а журнале: Olesya Volokh, et al. Human Gut Microbiome Response Induced by Fermented Dairy Product Intake in Healthy Volunteers. Nutrients 2019, 11(3), 547

Литература

1. Tuohy, K.; Del Rio, D. Diet-Microbe Interactions in the Gut: Effects on Human Health and Disease; Elsevier Science: Amsterdam, The Netherlands, 2014. [Google Scholar]
2. Rivière, A.; Selak, M.; Lantin, D.; Leroy, F.; De Vuyst, L. Bifidobacteria and butyrate-producing colon bacteria: Importance and strategies for their stimulation in the human gut. Front. Microbiol. 2016, 7, 979. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
3. Amar, J.; Lange, C.; Payros, G.; Garret, C.; Chabo, C.; Lantieri, O.; Courtney, M.; Marre, M.; Charles, M.A.; Balkau, B.; et al. Blood Microbiota Dysbiosis Is Associated with the Onset of Cardiovascular Events in a Large General Population: The D.E.S.I.R. Study. PLoS ONE 2013, 8, e54461. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
4. Yeoh, N.; Burton, J.P.; Suppiah, P.; Reid, G.; Stebbings, S. The role of the microbiome in rheumatic diseases. Curr. Rheumatol. Rep. 2013, 15, 314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
5. Lu, H.; Wu, Z.; Xu, W.; Yang, J.; Chen, Y.; Li, L. Intestinal microbiota was assessed in cirrhotic patients with hepatitis B virus infection. Intestinal microbiota of HBV cirrhotic patients. Microb. Ecol. 2011, 61, 693–703. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
6. Stanton, C.; Ross, R.P.; Fitzgerald, G.F.; Van Sinderen, D. Fermented functional foods based on probiotics and their biogenic metabolites. Curr. Opin. Biotechnol. 2005, 16, 198–203. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
7. Orrhage, K.; Brismar, B.; Nord, C.E. Effect of supplements with Bifidobacterium longum and Lactobacillus acidophilus on the intestinal microbiota during administration of clindamycin. Microb. Ecol. Health Disease1994, 7, 17–25. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Plummer, S.; Weaver, M.A.; Harris, J.C.; Dee, P.; Hunter, J. Clostridium difficile pilot study: Effects of probiotic supplementation on the incidence of C. difficile diarrhoea. Int. Microbiol. 2004, 7, 59–62. [Google Scholar] [PubMed]
9. Lin, H.C.; Hsu, C.H.; Chen, H.L.; Chung, M.Y.; Hsu, J.F.; Lien, R.I.; Tsao, L.Y.; Chen, C.H.; Su, B.H. Oral probiotics prevent necrotizing enterocolitis in very low birth weight preterm infants: A multicenter, randomized, controlled trial. Pediatrics 2008, 122, 693–700. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
10. Gionchetti, P.; Rizzello, F.; Venturi, A.; Brigidi, P.; Matteuzzi, D.; Bazzocchi, G.; Poggioli, G.; Miglioli, M.; Campieri, M. Oral bacteriotherapy as maintenance treatment in patients with chronic pouchitis: A double-blind, placebo-controlled trial. Gastroenterology 2000, 119, 305–309. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
11. Isolauri, E.; Arvola, T.; Sütas, Y.; Moilanen, E.; Salminen, S. Probiotics in the management of atopic eczema. Clin. Exp. Allergy 2000, 30, 1605–1610. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Kim, J.Y.; Kwon, J.H.; Ahn, S.H.; Lee, S.I.; Han, Y.S.; Choi, Y.O.; Lee, S.Y.; Ahn, K.M.; Ji, G.E. Effect of probiotic mix (Bifidobacterium bifidum, Bifidobacterium lactis, Lactobacillus acidophilus) in the primary prevention of eczema: A double-blind, randomized, placebo-controlled trial. Pediat. Allergy Immunol. 2010, 21, e386–e393. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
13. Singh, A.; Hacini-Rachinel, F.; Gosoniu, M.L.; Bourdeau, T.; Holvoet, S.; Doucet-Ladeveze, R.; Beaumont, M.; Mercenier, A.; Nutten, S. Immune-modulatory effect of probiotic Bifidobacterium lactis NCC2818 in individuals suffering from seasonal allergic rhinitis to grass pollen: An exploratory, randomized, placebo-controlled clinical trial. Eur. J. Clin. Nutr. 2013, 67, 161. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
14. Wang, J.H.; Fan, S.W.; Zhu, W.Y. Development of gut microbiota in a mouse model of ovalbumin-induced allergic diarrhea under sub-barrier system. Asian-Australas. J. Anim. Sci. 2013, 26, 545. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
15. Zou, Y.; Xue, W.; Luo, G.; Deng, Z.; Qin, P.; Guo, R.; Sun, H.; Xia, Y.; Liang, S.; Dai, Y.; Wan, D.; et al. 1520 reference genomes from cultivated human gut bacteria enable functional microbiome analyses. Nat. Biotechnol. 2009, 37, 179. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
16. Veiga, P.; Pons, N.; Agrawal, A.; Oozeer, R.; Guyonnet, D.; Brazeilles, R.; Faurie, J.-M.; van Hylckama Vlieg, J.E.T.; Houghton, L.A.; Whorwell, P.J.; et al. Changes of the human gut microbiome induced by a fermented milk product. Sci. Rep. 2014, 4, 6328. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
17. Ishikawa, H.; Akedo, I.; Umesaki, Y.; Tanaka, R.; Imaoka, A.; Otani, T. Randomized controlled trial of the effect of bifidobacteria-fermented milk on ulcerative colitis. J. Am. Coll. Nutr. 2003, 22, 56–63. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
18. Zhang, C.; Derrien, M.; Levenez, F.; Brazeilles, R.; Ballal, S.A.; Kim, J.; Degivry, M.-C.; Quéré, G.; Garault, P.; van Hylckama Vlieg, J.E.T.; et al. Ecological robustness of the gut microbiota in response to ingestion of transient food-borne microbes. ISME J. 2016, 10, 2235. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
19. Kelly, B.J.; Gross, R.; Bittinger, K.; Sherrill-Mix, S.; Lewis, J.D.; Collman, R.G.; Bushman, F.D.; Hongzhe, L. Power and sample-size estimation for microbiome studies using pairwise distances and PERMANOVA. Bioinformatics 2015, 31, 2461–2468. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
20. Pevzner, M.I. Osnovy Lechebnogo Pitaniya [The Basics of Clinical Nutrition]; Gosudarstvennoe Izdatel’stvo Literatury: Moscow, Russia, 1949. [Google Scholar]
21. Caporaso, J.G.; Kuczynski, J.; Stombaugh, J.; Bittinger, K.; Bushman, F.D.; Costello, E.K.; Fierer, N.; Pena, A.G.; Goodrich, J.K.; Gordon, J.I.; et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nat. Methods 2010, 7, 335–336. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
22. Ritari, J.; Salojärvi, J.; Lahti, L.; de Vos, W.M. Improved taxonomic assignment of human intestinal 16S rRNA sequences by a dedicated reference database. BMC Genom. 2015, 16, 1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
23. Brandt, B.W.; Bonder, M.J.; Huse, S.M.; Zaura, E. TaxMan: A server to trim rRNA reference databases and inspect taxonomic coverage. Nucleic Acids Res. 2012, 40, W82–W87. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
24. DeSantis, T.Z.; Hugenholtz, P.; Larsen, N.; Rojas, M.; Brodie, E.L.; Keller, K.; Huber, T.; Dalevi, D.; Hu, P.; Andersen, G.L. Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB. Appl. Environ. Microbiol. 2006, 72, 5069–5072. [Google Scholar] [PubMed]
25. Langille, M.G.; Zaneveld, J.; Caporaso, J.G.; McDonald, D.; Knights, D.; Reyes, J.A.; Clemente, J.C.; Burkepile, D.E.; Thurber, R.L.V.; Knight, R.; et al. Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences. Nat. Biotechnol. 2013, 31, 814–821. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
26. Efimova, D.; Tyakht, A.; Popenko, A.; Vasilyev, A.; Altukhov, I.; Dovidchenko, N.; Odintsova, V.; Klimenko, N.; Loshkarev, R.; Pashkova, M.; et al. Knomics-Biota—A system for exploratory analysis of human gut microbiota data. BioData Min. 2018, 11, 25. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
27. Basic Report for Fermented Dairy Product Intervention Study, Project ID 302. Available online: https://biota.knomics.ru/public-report?key=uTxTb4qIfy9BFjQ65oR_oA-V1N9MxOSv (accessed on 1 March 2019).
28. Paired Analysis Report for Fermented Dairy Product Intervention Study, Project ID 302. Available online: https://biota.knomics.ru/public-report?key=LeEcGCARriO2b4TNAXfdMLfWoXFjKXAV (accessed on 1 March 2019).
29. Morgan, X.C.; Tickle, T.L.; Sokol, H.; Gevers, D.; Devaney, K.L.; Ward, D.V.; Reyes, J.A.; Shah, S.A.; LeLeiko, N.; Snapper, S.B.; et al. Dysfunction of the intestinal microbiome in inflammatory bowel disease and treatment. Genome Biol. 2012, 13, R79. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
30. Faust, K.; Raes, J. Microbial interactions: From networks to models. Nat. Rev. Microbiol. 2012, 10, 538–550. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
31. Paulson, J.N.; Stine, O.C.; Bravo, H.C.; Pop, M. Robust methods for differential abundance analysis in marker gene surveys. Nat. Methods 2013, 10, 1200–1202. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
32. Tyakht, A.V.; Alexeev, D.G.; Popenko, A.S.; Kostryukova, E.S.; Govorun, V.M. Rural and urban microbiota: To be or not to be? Gut Microbes 2014, 5, 351–356. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
33. Slavin, J. Fiber and prebiotics: Mechanisms and health benefits. Nutrients 2013, 5, 1417–1435. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
34. Tyakht, A.V.; Kostryukova, E.S.; Popenko, A.S.; Belenikin, M.S.; Pavlenko, A.V.; Larin, A.K.; Karpova, I.Y.; Selezneva, O.V.; Semashko, T.A.; Ospanova, E.A. Human gut microbiota community structures in urban and rural populations in Russia. Nat. Commun. 2013, 4, 2469. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
35. Nishijima, S.; Suda, W.; Oshima, K.; Kim, S.W.; Hirose, Y.; Morita, H.; Hattori, M. The gut microbiome of healthy Japanese and its microbial and functional uniqueness. DNA Res. 2016, 23, 125–133. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
36. Cassidy, A.; Bingham, S.; Setchell, K.D. Biological effects of a diet of soy protein rich in isoflavones on the menstrual cycle of premenopausal women. Am. J. Clin. Nutr. 1994, 60, 333–340. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
37. Wei, H.; Bowen, R.; Cai, Q.; Barnes, S.; Wang, Y. Antioxidant and antipromotional effects of the soybean isoflavone genistein. Proc. Soc. Exp. Biol. Med. 1995, 208, 124–130. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
38. Lamartiniere, C.A. Protection against breast cancer with genistein: A component of soy. Am. J. Clin. Nutr.2000, 71, 1705S–1707S. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
39. Matthies, A.; Blaut, M.; Braune, A. Isolation of a human intestinal bacterium capable of daidzein and genistein conversion. Appl. Environ. Microbiol. 2009, 75, 1740–1744. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
40. Joy, S.; Siow, R.C.; Rowlands, D.J.; Becker, M.; Wyatt, A.W.; Aaronson, P.I.; Coen, C.W.; Kallo, I.; Jacob, R.; Mann, G.E. The Isoflavone Equol Mediates Rapid Vascular Relaxation Ca2+-independent activation of endothelial nitric-oxide synthase/hsp90 involving erk1/2 and akt phosphorylation in human endothelial cell. J. Biol. Chem. 2006, 281, 27335–27345. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
41. Itsumi, M.; Shiota, M.; Takeuchi, A.; Kashiwagi, E.; Inokuchi, J.; Tatsugami, K.; Kajioka, S.; Uchiumi, T.; Naito, S.; Eto, M.; et al. Equol inhibits prostate cancer growth through degradation of androgen receptor by S-phase kinase-associated protein 2. Cancer Sci. 2016, 107, 1022–1028. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
42. Turnbaugh, P.J.; Ridaura, V.K.; Faith, J.J.; Rey, F.E.; Knight, R.; Gordon, J. The effect of diet on the human gut microbiome: A metagenomic analysis in humanized gnotobiotic mice. Sci. Transl. Med. 2009, 1, 6ra14. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
43. Kaakoush, N.O. Insights into the Role of Erysipelotrichaceae in the Human Host. Front. Cell. Infect. Microbiol. 2015, 5, 84. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
44. Goodrich, J.K.; Waters, J.L.; Poole, A.C.; Sutter, J.L.; Koren, O.; Blekhman, R. Human genetics shape the gut microbiome. Cell 2014, 159, 789–799. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
45. Jackson, R.L.; Greiwe, J.S.; Desai, P.B.; Schwen, R.J. Single-dose and steady-state pharmacokinetic studies of S-equol, a potent nonhormonal, estrogen receptor β-agonist being developed for the treatment of menopausal symptoms. Menopause 2011, 18, 185–193. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
46. Louis, P.; Flint, H.J. Diversity, metabolism and microbial ecology of butyrate-producing bacteria from the human large intestine. FEMS Microbiol. Lett. 2009, 294, 1–8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]
47. Walker, A.W.; Ince, J.; Duncan, S.H.; Webster, L.M.; Holtrop, G.; Ze, X. Dominant and diet-responsive groups of bacteria within the human colonic microbiota. ISME J. 2011, 5, 220–230. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
48. Wu, G.D.; Chen, J.; Hoffmann, C.; Bittinger, K.; Chen, Y.Y.; Keilbaugh, S.A.; Bewtra, M.; Knights, D.; Walters, W.A.; Knight, R.; et al. Linking long-term dietary patterns with gut microbial enterotypes. Science 2011, 334, 105–108. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
49. Fu, J.; Bonder, M.J.; Cenit, M.C.; Tigchelaar, E.F.; Maatman, A.; Dekens, J.A.; Brandsma, E.; Marczynska, J.; Imhann, F.; Weersma, R.K.; et al. The gut microbiome contributes to a substantial proportion of the variation in blood lipids. Circ. Res. 2015, 117, 817–824. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
50. Klimenko, N.S.; Tyakht, A.V.; Popenko, A.S.; Vasiliev, A.S.; Altukhov, I.A.; Ischenko, D.S.; Shashkova, T.I.; Efimova, D.A.; Nikogosov, D.A.; Osipenko, D.A.; et al. Microbiome Responses to an Uncontrolled Short-Term Diet Intervention in the Frame of the Citizen Science Project. Nutrients 2018, 10, 576. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]