Shi Huang

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文章数：12篇

菌群数据分析

iMeta：青大苏晓泉组发布跨平台可交互的菌群分析平台PMS

Parallel-Meta Suite(PMS)，一个用于快速和全面的菌群分析的软件套件，采用了最先进的算法，涵盖序列菌群数据物种与功能解析、统计分析、可视化等一系列流程，并具有友好的图形界面，可以满足各种用户的分析需求。PMS软件的最新版本已经在GitHub（https://github.com/qdu-bioinfo/parallel-meta-suite）和Gitee（https://gitee.com/qdu-bioinfo/parallel-meta-suite）上发布，软件包中提供了测试用的演示数据集。

菌群数据分析数据可视化统计分析并行计算多操作系统兼容

全宏基因组测序

黄适+徐健+王师：2bRAD-M实现对低生物量或降解菌群进行种水平测序

中科院青岛能源所黄适和徐健与中国海洋大学王师作为共同通讯作者，近期在Genome Biology发表研究。为了克服传统宏基因组测序方法的瓶颈，作者开发了一种新的宏基因组学方法 (2bRAD-M)，该方法可以经济高效地为具有挑战性的低生物量、高宿主污染和降解的菌群样本生成准确、种水平的物种分类图谱。对模拟数据集、模拟菌群和实际菌群样本的测试表明2bRAD-M 通过仅对约 1% 的基因组进行测序，准确地为仅包含 1 pg 总 DNA、99% 宿主 DNA 污染或由高度降解的片段组成的仅 50 bp 长度的样本生成种水平的物种分类图谱 . 此外，它可以准确地为真实的粪便、皮肤、环境表面和福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE)样本重建细菌、古细菌和真菌的全面、物种水平的图谱，2bRAD-M 极大地扩展了我们在具有挑战性的环境中进行菌群研究的机会。

全宏基因组测序菌群样本物种水平微生物图谱高宿主污染

徐健+黄适：菌群和多组学分析揭示何为“牙龈亚健康”

中科院青岛能源所徐健、黄适与研究团队，近期在mBio发表研究，通过对志愿者牙龈健康恶化过程中的牙菌斑菌群、牙菌斑代谢组和唾液细胞因子进行综合分析，首次提出“牙龈亚健康”这一概念，并揭示了牙菌斑菌群在其中的驱动作用和机制，强调了日常口腔清洁以及牙龈亚健康阶段干预的重要性。

口腔菌群牙菌斑菌群牙龈炎牙周炎

肠道菌群发育

张和平、魏泓等：生命早期环境暴露影响肠道菌群发育

生命早期的环境暴露可影响肠道菌群的组装与发育。内蒙古农业大学的张和平团队、中科院青岛生物能源与过程研究所的黄适团队及华中农业大学的魏泓团队在Gut Microbes上发表的一项最新研究，发现生命早期（60天）的不同土壤环境暴露与小鼠的肠道菌群组成及功能显著相关，且在将小鼠转移至其它环境中后，尽管肠道菌群组成及功能逐渐变得与新土壤环境一致，但生命早期相关的肠道菌群特征仍持续存在。

肠道菌群发育基础研究研究论文啮齿动物（小鼠）环境暴露

苏晓泉、徐健等：基于微生物组大数据的疾病检测方法

微生物组具有服务疾病诊治与生态监控的巨大潜力，但是其影响因素错综复杂。如何通过菌群检测实现快速精准的疾病诊断呢？中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心的苏晓泉和徐健等人与Rob Knight团队合作，开发了基于菌群大数据搜索的疾病检测方法，为此共性问题提供了原创的解决方案。该工作于近期发表于美国微生物学会会刊mSystems杂志。在文中，作者提出了一种基于搜索的疾病检测和分类策略，它是通过他们与众不同的新奇性和健康受试者的样本数据库来检测患病样本，然后将其与患者样本数据库进行比较。即使存在不同的年龄组人群，多个测序平台或重大污染，这种方法也可以鉴定与疾病相关的微生物组状态。

微生物组搜索疾病检测与分类 Microbiome search

特应性皮炎

中科院徐健团队：基于皮肤菌群的特应性皮炎诊断及疗效评估

来自中国科学院青岛生物能源与过程研究所的徐健团队在mSystems上发表的一项最新研究，鉴定出了特应性皮炎患儿的皮肤菌群组成特征，并发现皮肤菌群影响了对特应性皮炎的治疗效果。

特应性皮炎 atopic dermatitis personalized skin care skin microbiome spatial variation

生物信息学工具

青岛能源所徐健+苏晓泉等：微生物组的“三大指数”

菌群研究持续火热，目前的一大挑战是，如何将新的菌群样本在已有的数据中进行定位和比对。中科院青岛生物能源所单细胞中心徐健主任和苏晓泉研究员日前联袂Rob Knight在mBio上发表文章，开发了微生物组搜索引擎（http://mse.single-cell.cn），使大规模、全局性的微生物组比对与搜索成为可能；该搜索引擎基于类似于传统 BLAST 的执行逻辑，对用户十分友好（用户只需提供菌群的 OTU 表）；搜索结果给出微生物组的“新奇指数”、“关注指数”和“影响力指数”，可评估菌群组成的新颖性，预测特定菌群研究领域的潜力和趋势。

生物信息学工具 Bioinformatics community similarity data mining database search

干酪乳杆菌

益生菌可减轻奶牛中肠道菌群引发的乳腺炎

内蒙古农业大学张和平、华中农业大学魏泓和中科院青岛生物能源与过程研究所徐健等合作主导的研究，近期在Microbiome发表。该研究通过奶牛到小鼠的跨物种粪菌移植，证实失调的肠道菌群可能是引发乳腺炎的原因之一，恢复肠道菌群功能的益生菌（如本研究中使用的干酪乳杆菌Zhang）是潜在的治疗策略。

干酪乳杆菌动物实验乳腺炎

张和平+魏泓+徐健：肠道菌群可能引发乳腺炎

内蒙古农业大学张和平、华中农业大学魏泓和中科院青岛生物能源与过程研究所徐健等合作主导的研究，近期在Microbiome发表。该研究通过奶牛到小鼠的跨物种粪菌移植，证实失调的肠道菌群可能是引发乳腺炎的原因之一，恢复肠道菌群功能的益生菌（如本研究中使用的干酪乳杆菌Zhang）是潜在的治疗策略。

乳腺炎 Fecal microbiota transplantation Germ-free mice Intestinal Microbiota Mastitis

Engineering：未来十年，菌群分析方法将有三大革命

Rob Knight和中科院青岛能源所的徐建教授主刀的综述，介绍菌群分析方法的三大潜在革命，很值得一读。

方法学单细胞分析中国微生物组计划大数据 Microbiome

菌斑性牙龈炎

徐健团队：牙菌斑菌群，或可帮助理解牙龈炎发生和治疗

徐健老师和团队的最新研究。

菌斑性牙龈炎牙菌斑中的微生物群 Pawan Kumar Jay K Kolls

Cell子刊：利用口腔微生物来预测龋齿

① 对50个4岁学龄前儿童菌斑和唾液中的微生物进行了2年的跟踪；② 微生物的变化早于ECC临床症状的发生，在发病期间，菌斑和唾液微生物的变化与ECC严重程度（dmfs）比与进展更相关；③ 通过区分随年龄和随疾病发展变化相关的微生物类群，并利用发病和进展之间不同的微生物动态变化，开发了一个模型，该模型可根据龋齿微生物指标，以 70% 的准确率从健康样本中诊断 ECC，并以 81% 的准确率预测临床认为健康的样儿童的未来ECC发病情况。

幼儿龋齿口腔微生物龋齿预防