为评估CRC组和H组间细菌多样性的差异，分别进行α多样性（图1A）和β多样性分析（图1B）。CRC相关的粪便微生物群的细菌多样性降低，表明肠道菌群多样性受肿瘤负荷的影响较大。

实验观察到CRC组和H组肠道菌群存在相当大的变化（图1C）。*Bacteroidetes*（拟杆菌门）是最主要的门，分别占CRC组和H组OTU的46.8%和46.9%。此外，CRC组的*Proteobacteria*（变形杆菌门）（23.9% vs 7.2%）和*Fusobacteria*（梭杆菌门）（6.6% vs 0.1%）更为丰富，而H组的*Firmicutes*（厚壁菌门）（20.8% vs 43.5%）更为丰富。未观察到上调的Firmicutes /Bacteroidetes比例（据报道可指示多种病理状况）。

以上述76个OTUs的相对丰度进行聚类分析（图3）。H组富集到58个OTUs，而CRC组只有18个OTUs。这表明CRC组的微生物丰度远低于H组，这些差异丰度的微生物是足以区分H志愿者和CRC患者的微生物。

因为CRC患者表现出与疾病相关的标志性微生物群，作者假设，CRC患者的代谢途径改变可能至少部分受到肠道菌群的影响。因此，采用非靶向GC-MS代谢组学方法对粪便样本进行了代谢组学分析，成功地对H组和CRC组的226种代谢物进行了定量分析，两组共有164种代谢物。这些代谢物被映射到约40种不同的KEGG代谢途径，包括蛋白质生物合成（14种代谢物）、氨循环（5种）和半乳糖代谢（6种）。

在H组，丰富的代谢产物主要是糖（麦芽糖、果糖）、糖醇、胺（半乳糖胺）和大量的有机酸和脂肪酸（甘油、十八酸、己二酸、苯并丙酸、亚油酸和油酸）。而CRC组中具有更高丰度的多胺（尸胺、1,4-丁二胺）、氨基酸（Pro、Glu）和尿素，表明H组比CRC组更能维持肠道碳水化合物代谢和还原环境（图4A）。
发现多种在CRC或H组中特异存在的代谢物。17种可能参与Asp代谢、氨循环、蛋白质生物合成和Trp代谢（它们支持肿瘤发生所需的环境）的代谢产物只出现在CRC组（图4B）。还发现42种只在H组中检测到的代谢物（不包括20种未知代谢物），这些代谢产物主要参与Asp代谢、Ala代谢、蛋白质生物合成等（图4C），表明这些代谢途径在CRC患者中活性较低。

H组和CRC组代谢物丰度进行HCA分析，显示3个cluster：（i）糖和脂肪酸，H组比CRC组丰度高；（ii）氨基酸和（iii）多胺、药物和其他代谢物，CRC组比H组丰度高（图5A）。H组中糖和糖醇（如果糖、艾杜醇、景天庚酮糖、麦芽糖、甘油、半乳糖胺），脂肪酸（如9,12-十八酸、油酸、己二酸和戊二酸）丰度较高。在CRC组中，氨基酸（如Phe、Pro、Ala、Lys、5-oxo-Pro、Val、Leu和Orn）含量较高。

PCA明确显示H组和CRC组之间的差异，提示CRC组特异性代谢丰度和特征（图5B）。

OPLS-DA分析进一步显示，多种特定的代谢物，如尸胺、Pro、Ala、1,4-丁二酸、尿素、Val、Lys、Leu、甘油、Ile、5-oxo-Pro、苯丙酸（即氢吲哚酸）、Phe、景天庚酮糖和Tyr，能够将CRC患者和H志愿者区分开（图5C）。

上述数据有力地表明，CRC患者表现出一种特定的粪便代谢组。

根据上述粪便微生物组和代谢组数据，进行基于Pearson相关性的聚类分析，以鉴定CRC中微生物相关的代谢物（图6A）。观察到CRC患者的代谢物-微生物相关性强于H志愿者，这表明CRC中异常丰富的代谢物高度归因于肠道菌群失衡或其相互作用。

进一步研究76个OTUs相关的代谢物。结果表明，CRC组中多种微生物-代谢物关系对存在正相关（图6B）。

计算粪便代谢物丰度的变异系数（CV）时，得到的CVs范围为0-1，其中将0-0.25定为最小变量（噪声较小，可作为良好的生物标志物），将0.75-1 CV定为高度变化代谢物（图6C）。
1）CRC样本中CV最低（变异性最小）的代谢物是cholan-24-oic acid、Val、氨基丙二酸、3-吡啶甲酸和Ala，而CV较高（变异性较大）的代谢物是未知物（5种）、甘油和磷酸；
2）对于H样本，CV最低的代谢物是花生四烯酸、赖氨酸、十七烷酸、丁酸、戊烷酸、丙烯酸、己二酸、Orn、丙酸、十八烷酸、苯甲酸、Phe等。较高的CV代谢物属于未知物（6种）、天冬氨酸、异庚酮糖、戊酸和核糖。

根据上述分析，将多胺作为潜在的生物标志物，因为它们是CRC组中鉴定到的丰度高的代谢产物。受试者工作特征（ROC）曲线分析表明，尸胺（AUC，0.764；p=5.4512e-5）和腐胺（AUC，0.672；p=0.015449）与CRC样本显著相关（图6D）。因此，多胺的诊断价值相当于或优于常规CRC筛查方法FOBT（AUC，0.681；p=0.002）。