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理解肠道微生物组与下游生物标志物及临床结局之间的因果路径，是微生物组研究的核心。当微生物组作为暴露因素时，其数据的高维性和组成性结构给中介分析带来了独特的方法学挑战。为应对这些挑战，我们提出一种潜变量中介分析框架，通过微生物平衡刻画微生物组成的变异；该微生物平衡定义为两个未知分类单元子集之间的对数比。该平衡作为一个潜在标量暴露，既简化了群落层面总体间接效应的估计，同时也能够识别对总体直接效应和间接效应有贡献的具体分类单元。我们阐述了该模型的估计与推断方法，并利用多民族队列—肥胖表型研究（Multiethnic Cohort--Adiposity Phenotype Study）的数据对该方法进行示范性应用，考察肠道微生物组经由脂多糖结合蛋白（lipopolysaccharide-binding protein）这一代谢性内毒素血症标志物影响肝脏脂肪百分比的中介路径。
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理解肠道微生物组与下游生物标志物及临床结局之间的因果路径，是微生物组研究的核心。当微生物组作为暴露因素时，数据的高维性与组成结构为中介分析带来了独特的方法学挑战。为应对这些挑战，我们提出了一种潜变量中介分析框架，通过微生物平衡来刻画微生物组成的变异；该微生物平衡定义为两个未知分类单元子集之间的对数比。该平衡作为一个潜在标量暴露变量，既简化了群落层面总体间接效应的估计，同时也能够识别对总体直接效应和间接效应有贡献的具体分类单元。我们介绍了该模型的估计与推断方法，并利用多民族队列—肥胖表型研究（Multiethnic Cohort–Adiposity Phenotype Study）的数据对该方法进行了示例说明。在该研究中，我们考察了肠道微生物组经由脂多糖结合蛋白——一种代谢性内毒素血症标志物——影响肝脏脂肪百分比的中介路径。
利益冲突声明
基金信息声明
美国国立卫生研究院， https://ror.org/01cwqze88 ，GM145772
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该预印本依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 公开发布。
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发表于 2026 年 9 月 29 日。
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组成型暴露因素的中介分析
Jing Ma Poorbita Kundu Timothy W Randolph Sandi L Navarro Meredith A. J. Hullar
bioRxiv 2026.09.24.754147； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.24.754147
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Jing Ma Poorbita Kundu Timothy W Randolph Sandi L Navarro Meredith A. J. Hullar
bioRxiv 2026.09.24.754147； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.24.754147
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.24.754147v1?rss=1
🏷️ 肠道微生物组 中介分析 潜变量模型 微生物组成数据 因果推断 脂多糖结合蛋白