Wyniki sekwencjonowania 16S rRNA – jak interpretować Shannon diversity index?

P

praktycznie_rafal (0 pkt)

24 sierpnia 2026, 06:06 Autor wątku

Mam wyniki z analizy mikrobiomu jelitowego (projekt badawczy, n=24). Korzystałam z QIIME2 i mam wyliczony Shannon index dla grupy kontrolnej ~3.8 i dla grupy po interwencji dietetycznej ~4.6. Statystycznie istotne (p=0.03), ale nie wiem jak to zinterpretować biologicznie. Wyższa wartość to zawsze lepiej czy zależy od kontekstu? I czy ta różnica 0.8 jest klinicznie znacząca?

J

Jacek Kowalski (0 pkt)

25 sierpnia 2026, 09:22

Pracowałam z podobnymi danymi w projekcie dotyczącym IBD – różnica 0.8 w Shannon index jest naprawdę spora, to nie jest szum. Dla kontekstu: zdrowe osoby dorosłe mają zwykle wartości między 3.5 a 4.5, więc twoja grupa po interwencji wychodzi powyżej tej normy, co sugeruje realne wzbogacenie bogactwa gatunkowego. Biologicznie oznacza to, że po interwencji mikrobiom jest bardziej równomiernie zasiedlony przez większą liczbę taksonów – mniej dominacji jednego gatunku.

F

Filip Kozłowski (0 pkt)

26 sierpnia 2026, 05:37

Czy możesz podać, jaka to była interwencja dietetyczna i jak długo trwała? Bez tej informacji trudno ocenić, czy wzrost Shannon index odzwierciedla trwałą zmianę ekologiczną, czy tylko przejściową odpowiedź na np. suplementację błonnikiem – bo to dwie zupełnie różne interpretacje biologiczne.

C

ciekawski_zbigniew (0 pkt)

26 sierpnia 2026, 18:21

Uważaj z automatycznym utożsamianiem wyższego Shannon index z 'lepszym' mikrobiomem – to częsty błąd interpretacyjny. W niektórych kontekstach, np. u pacjentów z rakiem jelita grubego, obserwuje się paradoksalnie podwyższoną różnorodność alfa przy jednoczesnej dysbiosis funkcjonalnej, więc sama wartość indeksu bez analizy składu (beta-diversity, taksonomia na poziomie rodzaju) niewiele mówi o stanie zdrowia.

M

malgorzata_konkretnie (0 pkt)

27 sierpnia 2026, 20:01

Do interpretacji klinicznej p=0.03 przy n=24 to dość słaby fundament – przy takiej grupie warto sprawdzić, czy wynik jest odporny na korektę wielokrotnych porównań (Bonferroni albo FDR), bo jeśli testowałaś też inne metryki alfa-diversity (Chao1, Faith's PD), to nieskorygowane p może być przypadkowe.