计算生物学

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文章数：4篇

肠道菌群的定向高斯混合模型阐明微生物空间结构

作者开发了一类计算模型，以从 MaPS-seq 数据中恢复肠道菌群生物地理学的已知特征，其模型建立在经典的高斯混合模型（GMM）之上，该方法采用微生物空间数据并学习许多经过实验验证的空间因素。作者的研究结果表明，肠道菌群虽然异常庞大，但具有可预测的空间模式，可用于帮助了解其在健康和疾病中的作用。作者表明，其提出的模型恢复了胃肠道内菌群的已知生物学行为，同时还提供了对肠道菌群空间结构的新见解。

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合成生态学

Nature子刊：合成微生物群落的自动化设计

建立稳定的人造多菌株微生态具有重要的实用价值。Nature Communications近期发表研究，开发了一种可用于构建稳定微生态群落的自动化设计软件，该软件有助于发现构建稳定微生态群落所需的关键指标和条件，对实际构建具有重要指导意义，值得参考。

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宏基因组学能回答什么问题？什么不能？（综述）

本文介绍了使用宏基因组学的优势，以及当前可用的分析工具得出的结论的范围，例如跨门和功能组成在物种和菌株水平的高分辨率，同时强调了宏基因组学数据分析的挑战，且表明将来技术和方法的改进和创新将导致成本降低，并预期我们将不仅能够表征复杂的微生物群，而且能够操纵群落以实现人类健康、农业和环境可持续性发展的结果。

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哈佛刘洋彧团队：找出最小驱动物种，撬动整个菌群

菌群中的微生物存在复杂的生态学联系，导致如何控制菌群是一门很“高深”的学问。而为了利用菌群造福人类，我们需要做到这一点。刘洋彧最新研究成果利用菌群生态网络计算最小驱动物种，理论上实现了对菌群状态的精确控制。对于这样一个理论研究，小编是一头雾水。敬请关注“热心肠先生”公众号独家专访中，刘老师本人的详细解读。

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