Kang Ning

经常的高强度运动会导致运动员肠道微生物群的变化，这些变化的程度和性质可能会受到运动员运动模式的影响。华中科技大学的宁康、卢群伟和武汉体育学院的Song Wang与团队在mSystems发表文章，首次对有氧运动、摔跤和赛艇在内的一系列运动项目的运动员进行多队列调查，同时对比非专业运动员，调查运动员的肠道微生物群是如何被不同类型的运动所影响的，以及它与炎症、饮食、人体测量和无氧测量的关系。

肠道微生物群专业运动员炎症模式

人工智能

宁康等：用DeepMicroCancer诊断癌症类型

基于微生物组的癌症诊断是基因组学方法在癌症诊断中日益重要的补充，但目前基于微生物组的癌症诊断模型普遍面临困难。近日，华中科技大学宁康及团队在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，基于组织和血液样本中微生物数据开发了一种随机森林和转移学习模型-DeepMicroCancer，用于多种类型癌症的诊断，性能较好，值得关注。

人工智能菌群诊断模型研究论文基础研究微生物数据

microDELTA

宁康等：microDELTA或可用于解决年龄依赖的人体健康诊断问题

人类肠道微生物群落在生命不同阶段及不同健康状况下的组成各不相同，其动态变化与环境、疾病进展及饮食变化等有关。因此，人类肠道菌群的时序变化可以一定程度反映宿主的生活轨迹。近日，华中科技大学宁康及团队在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，提出一个基于肠道微生物群落数据使用迁移学习实现的人体健康轨迹追踪框架microDELTA，初步解决了年龄依赖性的人体健康状态诊断问题。总之，该工具可准确追踪人类肠道菌群特定的生命轨迹，较为完善的解决了年龄依赖性的人体健康状态诊断问题，对未来的健康监测与临床实践有着重要意义，值得关注。

microDELTA 健康诊断研究论文基础研究机器学习

疾病诊断

宁康团队：迁移学习模型或可促进基于微生物的跨区域疾病诊断

炎症性肠病人群肠道菌群的异质性具有显著的区域效应，这在很大程度上限制了基于微生物的疾病诊断的跨区域应用。目前，基于微生物的机器学习方法已用于炎症性肠病和2型糖尿病的诊断，但尚无法减轻跨区域效应。近日，华中科技大学宁康及其团队在Gut发表最新研究，将迁移学习引入疾病神经诊断模型，“借用”源城市有关疾病的成熟知识，辅助目标城市进行疾病诊断，提高了人工智能在缺乏目标城市微生物群模式信息时的诊断准确性和稳健性。

疾病诊断人工智能机器学习迁移学习研究论文

高血压

宁康团队：分析少数民族菌群，揭示高热量饮食如何通过肠菌引起高血压

先前研究表明，肠道菌群失调和高血压有关，居住在甘肃省肃南裕固族自治县的汉族和裕固族原发性高血压发病率极高。近日，华中科技大学宁康、程铭悦与团队在Microbiology spectrum发表最新研究，流行病学调查发现肃南县汉族和裕固族人群高血压患病率是全国平均水平的1.8倍，进一步对153份汉族与裕固族人（81例高血压，72例对照）粪便样品测序，发现在高热量饮食下，高血压个体毛螺菌属丰度显著减少，可能通过降低血清HDL-C水平促进高血压进展。此外，还发现高热量饮食下汉族高血压患者肠道菌群更脆弱。总之，该研究为高热量饮食下探究菌群失调和高血压间的联系提供了新见解。

高血压毛螺菌属研究论文基础研究肠道菌群

鱼肠道菌群

陈松林院士+宁康等：肠道菌群介导半滑舌鳎对弧菌病的抵抗力

鱼肠道菌群免疫炎症感染

菌群分类

宁康团队：利用迁移学习解决多情景下菌群分类问题

菌群分类能够确定菌群的潜在类型和来源，从而有助于更好地理解群落的分类和功能结构是如何发展和维持的。华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表文章，引入了基于迁移学习的EXPERT，使分类模型能够适应多种环境，具有较高的效率和准确性。作者在文中证明了迁移学习可以促进在不同背景下的菌群分类，例如在有限样本数量的多种疾病的菌群分类，以及预测结肠直肠癌连续分期的肠道菌群的变化。从广义上说，EXPERT实现了精确的、情景感知的菌群定制分类，并增强了新的微生物知识发现能力。

菌群分类迁移学习情景感知疾病分类只是发现

类风湿性关节炎进展

山东千佛山医院：微生态与代谢失调指示类风湿性关节炎进展

类风湿性关节炎（RA）是一种进行性疾病，其中肠道微生态与发病、疾病进展密切相关。山东第一医科大学附属千佛山医院韩金祥团队近期在Annals of the Rheumatic Diseases发表一项临床队列研究，首次报道了患者在RA不同阶段的粪便微生态和血液代谢组特征，发现了共生菌群与代谢谱异常与炎症增强、骨侵蚀程度加剧的关联；本研究还发现了在RA第四阶段细菌对关节滑液的入侵。本研究的结果将有助于解释RA的疾病进展机制，并为判断疾病阶段提供微生物和代谢标志物。

类风湿性关节炎进展肠道微生态失调代谢翁乱类风湿性关节炎研究论文

中药

iMeta：华科宁康等建立中药成分鉴定和药理学挖掘的在线平台TCM-Suite

对于传统中药，基于 DNA的生物成分鉴定和下游的药理学网络分析受到了越来越多的重视，该研究开发了由两个子数据库 Holmes-Suite和 Watson-Suite组成的 TCM-Suite平台，分别用于中药生物成分鉴定和网络药理学研究， TCM-Suite是一个全面的搜索和分析平台，可用于传统中药的药物发现和再利用。TCM-Suite的网址为http://TCM-Suite.AImicrobiome.cn.

中药网络药理学成分鉴定整体数据工作流

本体感知神经网络 (ONN)

宁康等：基于深度学习实现百万菌群样本的超快速溯源工具ONN4MST

微生物群落样本的分类结构具有高度的栖息地特异性，其使识别样本来源的生态位成为可能。然而，当扩大溯源时，当前的方法面临挑战。华中科技大学宁康和山东大学崔学峰作为共同通讯作者，近期在Genome Medicine发表研究，介绍了一种深度学习方法——基于本体感知神经网络方法ONN4MST，可用于大规模溯源。当对来自 114 个生态位的 125,823 个样本进行溯源时，ONN4MST 以接近最佳的精度而优于其他方法。总体而言，这项研究代表了第一个基于模型的方法，用于对来自数百个生态位的亚百万菌群样本进行溯源，其具有卓越的速度、准确性和可解释性。ONN4MST 可在 https://github.com/HUST-NingKang-Lab/ONN4MST 上获得。

本体感知神经网络 (ONN) 微生物溯源 (MST) 深度学习超快菌群

生态学

iMeta：宁康等综述用于蛋白质结构预测的宏基因组定量分析

华中科大宁康团队近期在iMeta发表综述文章。在本研究中，作者专注于定量的分析宏基因组数据中蕴含的菌群生态和进化模式，解码这些模式与蛋白质结构的复杂关系，并研究如何有效地利用这些模式来提高蛋白质结构预测的效率和准确性。作者从生态和进化模式角度出发，解码了宏基因组数据与蛋白质结构的复杂关系，并在宏基因组数据中发现了可用于高效补充蛋白质同源序列的靶向方法。本研究在有效利用宏基因组数据搜索同源序列并预测蛋白质结构方面具有指导意义。

生态学进化宏基因组数据靶向方法蛋白质3D结构建模

菌群

宁康团队：菌群数据挖掘的新框架——本体感知神经网络（综述）

菌群实体通常以本体结构组织，考虑本体结构的模式挖掘方法可以在挖掘效率和准确性方面提供优势。华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表综述，总结了本体感知神经网络（ONN）作为菌群数据挖掘的新框架，讨论了 ONN 在多种环境中的应用，强调了 ONN 最重要的特征之一，即新颖的知识发现，最后，提供了几个应用程序来展示 ONN 在微生物组数据挖掘中相对于其他方法的优势。

菌群模式挖掘本体感知神经网络知识发现

肠易激综合征

侯晓华+宁康+丁震：腹泻型IBS患者的肠道菌群特征

肠易激综合征（IBS）是一种功能性肠病，以腹痛或腹部不适为主要症状，影响全球约10%的人口。虽然IBS的病理生理学尚不清楚，但已发现肠道菌群失调是IBS的潜在致病机制之一。目前，大多数分析腹泻型肠易激综合征（IBS-D）的研究主要基于粪便样本，但粪便菌群不能完全代表肠道菌群。来自华中科技大学的侯晓华、宁康、丁震等人在Microbiology Spectrum上发表一项研究，利用多个肠道部位的样本来描述IBS-D患者的肠道菌群特征，发现直肠粘膜的微生物群落更适用于IBS-D的诊断。

肠易激综合征菌群-疾病关联性肠道菌群疾病诊断腹泻型肠易激综合征

菌群

宁康等：利用同源序列解码菌群生态位关联，准确预测靶向蛋白结构

近期，华中科技大学宁康团队与合作者在PNAS发表研究。作者假设微生物生态位和蛋白质家族之间存在固有的进化联系，可用于构建精确的多序列比对（MSAs）。为了检验这个假设，作者建立了一个包含42.5亿个序列的四个主要生物群落的模型库，开发了一个名为MetaSource的机器学习模型来预测目标蛋白质的源生物群落，其可以显著提高联系图和3D结构模型的准确性，同时使用少于三倍以上的计算机内存和CPU时间。研究的结果验证了重要的生物组-序列-Pfam关联，这可以为基于菌群的蛋白质结构和功能预测的靶向方法提供更高的效率和有效性。

菌群蛋白质结构预测深度学习多序列比对蛋白质同源家族

人类肠道菌群数据库

陈卫华+赵兴明+赫丽杰：实现疾病标志物识别和跨数据集比较的人类肠道菌群数据库GMrepo v2

GMrepo 是一个精心设计和一致注释的人类肠道宏基因组数据库，其主要目的是提高人类肠道宏基因组数据的可重用性和可访问性，并实现跨项目和表型比较。华中科技大学陈卫华、复旦大学赵兴明、中国医科大学人民医院赫丽杰作为共同通讯作者，在Nucleic Acids Research发表文章，介绍了 GMrepo 的更新版本GMrepo v2，在这个新版本中，作者收集了更多的项目、运行/样本和表型。最重要的是，作者添加了疾病标记识别和已识别标记的跨项目/表型比较。GMrepo v2 可在以下网址免费获得：https://gmrepo.humangut.info。

人类肠道菌群数据库疾病标志物宏基因组学测序表型

肠道菌群

徐书华+宁康：我国多民族间宿主—微生物基因多样性及微观共进化研究

中科院上海营养与健康研究所徐书华团队和华中科技大学宁康团队合作，在Journal of Genetics and Genomics发表文章，报道了我国新疆哈萨克族、汉族和维吾尔族等群体中宿主-肠道微生物遗传多样性与微观共进化机制，其有助于加深理解人类宿主基因组与肠道微生物组间的微观共进化，以及两者相互作用对人类表型多样性的联合作用机制，同时该研究对推动人类表型组计划和我国多民族“宿主-微生物”共进化研究有积极影响和示范效应。

肠道菌群共进化宿主遗传变异表型多样性 Han Chinese

类风湿性关节炎

宁康、张磊等：肠道菌群或可促进早期类风湿性关节炎进展

有研究显示肠道菌群变化会影响代谢内稳态，而肠道菌群和代谢的扰动或促进类风湿性关节炎的早期发展。山东第一医科大学Jinxiang Han、华中科技大学宁康和山东大学张磊与研究团队在Gut发表文章，招募健康对照（27）、骨性关节炎（OA，19）和类风湿关节炎（RA，76）患者，对肠道宏基因组、临床表型、血液和膝关节滑液中的代谢物进行分析，发现大肠杆菌和牛链球菌促进抗坏血酸的降解，促进促炎反应，加速炎症性关节炎的发展。即肠道菌群可调控RA的进展，或成为治疗RA的潜在靶点。

类风湿性关节炎肠道-关节轴肠道菌群抗坏血酸降解

工程菌

宁康等：用工程菌“一石二鸟”改善乳糖不耐受

乳糖不耐受是常见的消化道问题，以往研究主要集中在加强肠道的β-半乳糖苷酶（β-GAL）的活性以促进乳糖消化，而忽略了肠道菌群发酵乳糖产生乳酸所导致的结肠pH值下降，以及由此引起的肠道β-GAL活性降低。华中科技大学宁康、Yi Zhan和闫云君与团队近期在BMC Biology发表文章，报道了一种用于构建工程菌株的基因回路，能根据肠道内的乳糖和pH信号在“促进乳糖消化”和“消耗乳酸以稳定肠道pH值”两种功能间进行切换，从而有效改善由过量乳糖摄入引起的肠道问题，为干预乳糖不耐受提供了新策略。

工程菌遗传工程乳糖不耐受合成生物学肠道菌群

ICU病人

宁康、童贻刚等：ICU患者的肠道菌群与临床结局相关

ICU患者的肠道菌群表现出极端失调，并与器官衰竭、脓毒症、脓毒性休克的易感性增加相关。北京协和医院的隆云团队、华中科技大学的宁康团队及北京化工大学的童贻刚团队在Genomics, Proteomics and Bioinformatics上发表的一项队列研究结果，对64名ICU患者在脓毒症或脓毒性休克发展期间的肠道菌群组成进行了分析后发现，ICU患者主要表现出2种菌群失调的模式（ICU肠型），且ICU肠型与患者的临床结局密切相关。

ICU病人脓毒症脓毒性休克研究论文队列研究

运动员

华中科大宁康等：运动员的肠道菌群组成及功能与其表现相关

华中科技大学的宁康团队、卢群伟团队及武汉体育学院的王松团队在Gut Microbes上发表的一项队列研究，发现优秀运动员与非优秀运动员的肠道菌群组成及功能存在显著差异，而肠道菌群又与运动员的饮食、身体特征密切相关。该研究结果提示，监测运动员的菌群并给予精准饮食干预，可能有助于提升其运动表现。

运动员研究论文基础研究队列研究

宏基因组

华科宁康团队：一个快速、准确的微生物群落结构搜索利器——Meta-Prism

华中科技大学宁康教授课题组在Briefings in Bioinformatics发表论文，介绍了一款新的微生物群落结构搜索利器：Meta-Prism。这一款主要由 C++ 和 CUDA 语言创作的工具采用了双向索引（dual index）、一个新的打分函数和 CPU/GPU 并行计算等技术，使得在大数据库中快速搜索和样本结构差异比较的速度较过去的 Meta-Storms 等算法快 10 倍以上。

宏基因组生物信息学算法 microbial community community structure search dual indexing

宏基因组

华科宁康等：海洋宏基因组资源促进了对新蛋白质的结构和功能预测

华中科技大学生命学院宁康教授团队，联合软件学院薛志东教授团队和美国密歇根大学计算医学与生物信息系张阳教授团队，在利用微生物组大数据辅助预测蛋白质三维结构领域取得新突破。对于无已知同源蛋白质结构的新型蛋白质，要想预测其结构则需要借助于从头折叠算法。在从头折叠算法中，第一步是明确氨基酸残基之间的“密切接触”关系，这通常需要在很多蛋白质同源序列的帮助下才能得到更好的结果。针对于Pfam中的蛋白质家族，其实仍然有很多蛋白质家族下属的同源序列较少，难以提高从头折叠结构预测的准确性。宁康等认为海洋微生物组包含大量独特的新基因和蛋白质，它们的序列可以用作计算“密接”关系的素材。随后证明了这种方法在预测新蛋白结构上的有效性。

宏基因组海洋宏基因组蛋白质结构预测 Pfam Tara Oceans

菌群研究工具

同济大学：MetaMed连接菌群功能与药物治疗学

了解人类微生物组如何影响人类健康对治疗疾病和减少临床研究中的不良副作用具有重要影响。同济大学刘琦、曲伸与团队在mSystems上介绍了MetaMed（http://metamed.rwebox.com/index），这是一种新颖且集成的全系统关联映射系统，可将细菌功能和药物疗法联系起来，为深入研究微生物疗法对人类健康的影响提供了新的假设。此外，作者研究发现了生活在环境中的微生物与药物之间的全面关系，为发现具有巨大医药应用潜力的微生物群代谢物提供了丰富的资源。

菌群研究工具 biosynthetic gene clusters medicine therapeutics Metabolism microbiota

宏基因组数据库

国内团队：人类肠道宏基因组数据库——GMrepo

华中科技大学陈卫华、复旦大学赵兴明、辽宁省人民医院赫丽杰日前联袂在《核酸研究》上发表了一个经人工矫正的人肠道宏基因组数据库。数据库整合了来自于多个公共数据库的结果，进行了一致化的处理，并添加了经核对的相关元数据。数据库收录了58903个样品，对于质控合格的样品，提供了预先计算好的物种丰度、相关性和菌株共现性网络等结果查询。数据库界面清爽，响应迅速，除了图形化查询生成器还提供了R/Python/Perl语言的API接口，方便不同背景的研究者使用。

宏基因组数据库宏基因组学生物信息学数据库人肠道菌群

肠型

宁康：对肠型的成见-旧观念与新想法

华中科技大学生命科学与技术学院的宁康教授发表题为《对肠型的成见：旧观念与新想法》的报告，介绍了一系列对人体肠道菌群的肠型的研究。

肠型 Ines Thiele Johannes Hertel

菌群恢复力

世纪坛医院+中科院计算所+华中科大：长期出国的人，菌群如何变化？

研究表明，短期的饮食变化可改变健康人或疾病患者的肠道菌群组成。来自世纪坛医院、中科院计算所及华中科大的团队在Gut上发表的一项最新研究，对10名在国外生活了6个月的北京健康志愿者的肠道菌群进行了追踪分析，发现肠道菌群表现出了很强的可塑性和恢复性：在国外时，菌群组成趋向于当地的模式，而回国后，菌群又可很快恢复。

Diet INTESTINAL MICROBIOLOGY 菌群恢复力 Stephanie Kullmann Stephanie Kullmann

生物信息学工具

华中科大：能区分亚种的菌群分析工具

华中科技大学宁康课题组在 Bioinformatics 杂志上发表论文，介绍了一种能够区分亚种的生物信息学工具。

生物信息学工具 Python 16S rRNA基因测序

human microbiome

书籍章节：菌群研究中如何应用宏基因组和单细胞组学？

本文是《转化生物医学信息学》一书中的一个章节，来自于华中科技大学团队，对人类微生物组研究中的宏基因组及单细胞组学数据分析方法进行了阐述，值得一读。

human microbiome metagenomics Omics Single-cell Kamal V Patel