研究亮点：粪便代谢组——即肠道及其共生微生物分解食物的过程，以及生物分子或“代谢物”的集合——反映了饮食、饮水和肠道微生物之间复杂的相互作用。
众所周知，饮食是健康和疾病的重要组成部分，越来越多的研究表明，肠道微生物多样性也与特定疾病密切相关。饮食习惯的改变会影响肠道微生物的功能，进而影响其生物代谢产物。因此，相关研究致力于深入了解肠道微生物，探索如何调节肠道微生物，并制定个性化的饮食策略以改善肠道微生物的健康状况。
研究人员对来自 TwinsUK 和 ZOE PREDICT 1 的共 2647 名参与者进行了分析，分析了 650 种粪便代谢物和肠道微生物，以及通过食物消费问卷收集的详细食物和饮料数据。研究采用的设备学习方法等，能够准确反映粪便代谢物在 10 种不同食物和饮料摄入类别（包括肉类、坚果、全谷物和茶）中的能力，以及同时降低当前身体健康和不健康饮食标准达标水平的能力。
本文发表于《自然通讯》（Nature Communications）期刊，该期刊专门研究400种不同类型特定食物及其代谢物之间的关系。其中，超过半数即为正相关，这意味着一定量的食物摄入会增加粪便中特定代谢物的含量。代谢物可能直接来源于食物，也可能是微生物分解食物或食物相互作用过程中产生的。研究团队发现，超过90%的肠道微生物种类和膳食代谢物存在于粪便中，共计2500种，其中四分之一的膳食代谢物与肠道微生物生态系统之间存在着复杂的关联。
“测量饮食和饮水情况以及肠道微生物组成。分析不同食物的挑战。粪便中化合物的分析。”
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（罗伯特·波普）观点。
在基于地域因素的饮食指标中，粪便代谢物和DASH饮食（即停止高血糖饮食和饮水方式）是衡量血液循环最准确的指标。DASH饮食提倡通过改善饮食来促进心理健康，研究人员Shinichi通过调查粪便代谢物的存在与否，预测了未来10年心血管疾病的患病率。
该模型仅使用DASH饮食评估和体重指数（BMI）来预测心血管疾病的患病率，预测准确度为半确定到中等；然而，该模型结合粪便代谢物和BMI可以提高预测准确性，达到半可预测的程度。研究结果表明，粪便中代谢物的混合组成是未来精神疾病患病率的有力指标，这一发现可以从超越传统饮食评估的视角中得出。
通道分析、食品和饮料的化学指纹、人类能力的识别、食品分子的营养、微生物的营养以及促进有益化合物的产生——在原创研究指导下开发，当然，饮食或食物获取的条件是什么，支持肠道和身体健康，“伦敦国大学计算医学讲师，论文合著者马里奥·法尔奇博士）适应症。
重点是，研究团队只开发出了少量代谢物（650种代谢物中只有54种）。
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对食品饮料模型依从性和食品饮料购买情况进行效率预测。开发了一种简单易行的测量方法，用于临床研究，以支持有前景的研究。
“简单的粪便分析，简单的粪便分析，是了解饮食和饮水、肠道微生物之间相互作用的有力工具——有助于设计和改进健康的饮食策略，”伦敦大学分子流行病学系高级讲师、论文合著者克里斯蒂娜·梅尼博士说道。
该研究展示了粪便代谢的研究，揭示了饮食、饮水和肠道微生物之间的相互作用，从而可以改进饮食、饮水和代谢物储存策略的方向，以改善健康。
