数据来源：887名健康个体的样本生成的宏基因组测序数据

       SGV-Finder分析了所有样本中所有微生物基因组的覆盖深度，区分了缺失的SVs(Structural variation，在25-75%的样本中被删除且未被覆盖)和变异SVs(在样本中具有高度可变的覆盖率)。在56个细菌中检测到2423个变异SVs和5056个缺失SVs。变异SVs和缺失SVs分别占微生物基因组的0.3-8.4%和5.0-26.9%。在887个样本中，769个携带SVs, 727个缺失SVs和33个变异SVs，在每个受试者身上都检测到了SVs，证明了这种变异的普遍性。

       为了检验SV的普遍性，分别对两个队列的1020个样本进行ICRA和SGV-Finder分析。发现在两个队列中共有的56个细菌中，平均有72.9%的变异SVs和78.3%的缺失SVs与以色列健康人队列中发现的SVs重叠(图1a)。

        不同个体的SV谱大多不同，SVs在同一个体内高度稳定，与共住受试者相比，亲属的微生物群系SV特征明显不太相似（图1b、c），这说明环境在决定微生物组组成方面比遗传学更重要。

图1 SVs在群体中复制，随时间推移在个体中稳定

        利用KEGG BRITE层次结构，发现SVs中核苷酸和氨基酸代谢、碳水化合物和脂质代谢等“管家”模块显著减少，保守区域显著富集(图2 a - c)。相反，ABC-2类模块和其他传输系统的SVs变量显著丰富(图2 a)。此外，IV型分泌系统(T4SS)模块在SVs中富集(图2a, b)和从保守区耗尽(图2c)，表明与T4SS相关的细菌结合系统与变异性密切相关，进一步说明SVs是适应和物种形成的工具。

对所分析的24个基因的Ensembl功能注释进行了富集分析。噬菌体、质粒和转位相关基因以及编码水平基因转移(HGT)机制的基因在SVs中富集，而从保守区域中缺失，表明这些机制在SVs的形成中发挥了重要作用。

        SVs与常见的结合、转位和噬菌体溶解发生机制有关，可能是强有力的适应工具。因此，在人口密集的生态系统(如人类微生物群落)中，微生物进化可能受到SVs的强烈驱动，同时影响微生物和宿主。

图2 SVs与微生物生长速率及特定功能的关系

        为了探索微生物群SVs与人类健康的潜在相关性，研究者将变量SVs的丰富程度和差异SVs的存在与健康指标和危险因素联系起来：平均动脉血压(MAP)；总胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇；腰围；体重；体重指数(BMI)；中位血糖水平超过一周；糖化血红蛋白百分比(HbA1c%)；以及年龄。发现变量SVs和缺失SVs的FDR值分别修正为0.1，表明微生物SVs对人类宿主的潜在重要性（图3a、b）。

        研究发现A.Hadrus中的5个SVS缺失与较低的体重指数、体重和腰围以及较高的HDL胆固醇水平有关（图3b），实际上，Hadrus与体重（p<10-5）、腰围（p<10-5）、中位血糖水平（p<10-4）和体重指数（p<0.005）呈负相关，与高密度脂蛋白胆固醇水平呈正相关（图3b）。SVs代表着一个不同于分类水平的信息层，这可能有助于获得对宿主微生物相互作用的机制性见解。

图3 另一个队列中复制的SVs与疾病风险相关

        许多SVs含有未知功能的基因，但研究观察到风险相关SVs中编码的几个功能。例如，直肠上皮11 kbp缺失SV的存在与较高的HbA1c相关。对这一区域的检测揭示了一个1类CRISPR-Cas系统和三个功能未知的基因。A. hadrus中的4-kbp缺失SV，与体重指数和体重呈负相关。该SV包含编码酶ADC合成酶和4-氨基-4-脱氧分支酸裂合酶的基因，这两种酶都有助于叶酸生物合成。