基于微生物组学污水中精神活性物质检测

doi:10.12116/j.issn.1004-5619.2025.550803

法医学杂志 ›› 2025, Vol. 41 ›› Issue (5): 468-476.DOI: 10.12116/j.issn.1004-5619.2025.550803

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基于微生物组学污水中精神活性物质检测

邹后英¹(), 雷印蕾²^,³(), 夏若成², 施妍², 李成涛¹^,²^,⁴()

^1.南方医科大学法医学院，广东广州 510515
^2.司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室司法部司法鉴定重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台，上海 200063
^3.遵义医科大学基础医学院，贵州遵义 563000
^4.复旦大学法庭科学研究院，上海 200032

收稿日期:2025-08-18 发布日期:2026-01-27 出版日期:2025-10-25
通讯作者: 李成涛
作者简介:邹后英（1998—），女，硕士研究生，主要从事法医遗传学研究；E-mail：zouhouyingnhy@163.com
雷印蕾（1996—），女，博士研究生，主要从事法医遗传学研究；E-mail：leiyinlei0520@163.com
第一联系人：邹后英和雷印蕾为共同第一作者
基金资助:
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3302004)

Exploring Microbial Detection of Psychoactive Substances in Wastewater Based on Micobiome Analysis

Hou-ying ZOU¹(), Yin-lei LEI²^,³(), Ruo-cheng XIA², Yan SHI², Cheng-tao LI¹^,²^,⁴()

^1.School of Forensic Medicine, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China
^2.Shanghai Key Laboratory of Forensic Medicine, Key Laboratory of Forensic Science, Ministry of Justice, Shanghai Forensic Service Platform, Academy of Forensic Science, Shanghai 200063, China
^3.School of Preclinical Medicine of Zunyi Medical University, Zunyi 563000, Guizhou Province, China
^4.Institute of Forensic Science, Fudan University, Shanghai 200032, China

Received:2025-08-18 Online:2026-01-27 Published:2025-10-25
Contact: Cheng-tao LI

1. 作者贡献声明和利益冲突声明.pdf(122KB)

摘要/Abstract

摘要：

目的利用细菌16S rRNA基因全长测序技术，联合液相色谱-串联质谱联用技术，探讨污水中微生物组在精神活性物质检测中的应用潜力。方法采用液相色谱-串联质谱联用技术对21份疑似含有精神活性物质的污水样本进行定性检测，根据检测结果将样本分为阳性组（含精神活性物质）和阴性组（不含精神活性物质）。通过细菌16S rRNA基因全长测序，对所有样本的细菌群落进行物种组成、α多样性（Shannon指数、Simpson指数）和β多样性（主坐标分析、非度量多维尺度分析）分析。通过线性判别分析效应大小筛选显著差异性细菌的操作分类单元（operational taxonomic unit， OTU），以及采用递归特征消除法（recursive feature elimination，RFE）迭代筛选得到的最佳OTU特征子集作为模型输入特征，构建随机森林预测模型。结果两组污水样本的细菌群落组成及结构存在显著差异，阳性组样本多样性高于阴性组。置换多元方差分析证实两组样本的β多样性差异具有统计学意义。两种特征构建的模型的预测准确率均为83.3%，ROC曲线下面积分别为0.89和0.83。结论基于污水细菌群落特征的分析方法与化学分析技术相结合，有望更全面地反映精神活性物质的存在情况。

关键词: 法医学, 微生物组学, 精神活性物质, 机器学习, 16S rRNA

Abstract:

Objective To explore the potential wastewater microbiome analysis for detecting psychoactive substances by using full-length 16S rRNA gene sequencing with liquid chromatography - tandem mass spectrometry （LC-MS/MS）. Methods LC-MS/MS was used to qualitatively detect psychoactive substances in 21 wastewater samples suspected to contain such compunds. Based on the results, the samples were categorized into two groups: a positive group （containing psychoactive substances） and a negative group （free of psychoactive substances）. Subsequently, bacterial communities in all samples were analyzed using full-length 16S rRNA gene sequencing. This analysis characterized the species composition, α diversity （Shannon and Simpson indices), and β-diversity （PCoA and NMDS）. Significantly different operational taxonomic units （OTUs） were screened using linear discriminant analysis effect size （LEfSe）, and optimal OTU features were iteratively selected via recursive feature elimination （RFE）. A random forest prediction model was built with these two OTU subsets as input features. Results The composition and structure of the bacterial communities showed marked differences between the two groups. The sample diversity in the positive group was higher than that in the negative group. The permutational ultivariate analysis of variance （PERMANOVA） revealed a statistically significant difference in β-diversity between the two groups. Random Forest models achieved a prediction accuracy of 83.3%, with areas under the ROC curve of 0.89 and 0.83, respectively. Conclusion Integrating wastewater bacterial community analysis with chemical analysis techniques may provide a more comprehensive approach for monitering the presence of psychoactive substances.

Key words: forensic medicine, microbiomics, psychoactive substances, machine learning, 16S rRNA

中图分类号:

邹后英, 雷印蕾, 夏若成, 施妍, 李成涛. 基于微生物组学污水中精神活性物质检测[J]. 法医学杂志, 2025, 41(5): 468-476.

Hou-ying ZOU, Yin-lei LEI, Ruo-cheng XIA, Yan SHI, Cheng-tao LI. Exploring Microbial Detection of Psychoactive Substances in Wastewater Based on Micobiome Analysis[J]. Journal of Forensic Medicine, 2025, 41(5): 468-476.

图/表 5

图1 组间与样本间在菌属和菌种水平丰度排名前十的细菌分布A：属水平组间物种组成差异；B：属水平样本间物种组成差异；C：种水平组间物种组成差异；D：种水平样本间物种组成差异；P：阳性组；N：阴性组。

Fig. 1 The distribution of the top ten most abundant bacteria at the genus and species levels among groups and samples

图2 α多样性分析结果A：Shannon指数；B：ACE指数；C：Simpson指数；D：Chao1指数。

Fig. 2 Analysis results of α-diversity

图3 PCoA和NMDS分析结果

Fig. 3 The results of PCoA and NMDS analysis

图4 LEfSe分析结果A：不同分类水平微生物群进化树图；B：从门至种水平LDA分值≥4.0的重要微生物标志物；‒表示阴性组。

Fig. 4 The results of LEfSe analysis

图5 随机森林模型结果A~B：显著差异性细菌OTU为特征的混淆矩阵（A）及ROC曲线图（B）；C：RFE中交叉验证准确率，点标记最佳特征子集（57个OTU）；D：最佳OTU特征子集中排名前20的OTU；E~F：最佳OTU特征子集为特征的混淆矩阵（E）及ROC曲线（F）图。

Fig. 5 The results of random forest model

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