首页
热心肠日报
文献库
产业库
榜单
关于日报
《肠·道》演讲
往期精彩
《肠·道》2024
《肠·道》2023
《肠·道》2022
《肠·道》2021
《肠·道》2020
《肠·道》2019
《肠·道》2018
《肠·道》2017
关于《肠·道》
肠道大会
热心肠大会
热心肠智库
智库专家
专家动态
智库新闻
关于智库
奖学金
年度人物奖
更多
HOPE
会议信息
科学与艺术
学术专刊
R·AI
周刊
热心肠先生
研究院动态
关于我们
搜索
登录
关闭
手机邮箱登录
扫码登录
微信扫描二维码快捷登录
验证成功,将在
3
秒钟后跳转
已超时,请
重试
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
+86
+1
+852
+886
+81
+65
+61
+44
获取验证码
登录 / 注册
关闭
二维码登录
手机登录
邮箱登录
获取验证码
登录 / 注册
Xiaoquan Su
文章数:17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
条件致病菌指数
苏晓泉等:利用条件致病菌指数评估环境微生物风险
近期,青岛大学苏晓泉作为通讯作者在Journal of Genetics and Genomics发表文章。作者开发的生物信息工具-条件致病菌指数(Microbial index of pathogenic bacteria,MIP) ,从人体条件致病菌角度考察菌群多样性和致病性,并从菌群大数据层面揭示条件致病菌分布情况,为理解全球范围内致病菌的组成和分布提供了启示。并展望未来,MIP的精确度将进一步提升,涉及全基因组测序数据,用于物种和菌株水平的病原菌鉴定。此外,还将根据目前在破译菌群功能方面的进展,考虑代谢功能基因和途径,以进一步了解病原菌的风险。
条件致病菌指数
全基因组测序
病原菌鉴定
传播途径
环境菌群致病性
菌群
苏晓泉阐述菌群的β多样性:从全局比对到局部比对
青岛大学苏晓泉近期在mSystems发表文章,总结了作者为整合大规模菌群数据集,在整体群落水平(即“全局”)来计算相似性而开发的算法和工具,并阐述了作者对“局部比对”匹配策略的看法。Beta多样性是菌群的基本特性,高效的菌群比较,不仅在“全局”层面,而且在“局部”层面,可以更精确和灵活地阐明菌群的beta多样性,从而有助于深入理解和有效利用菌群。
菌群
Beta多样性
距离方法
搜索引擎
局部比对
菌群转化
徐健、苏晓泉等:用大数据引擎绘制全球菌群转化网络
在自然界的各种生态系统中,微生物以群落(即“菌群”)的形式广泛存在并相互作用,从而深刻地塑造着地球生物圈的功能。然而,菌群多样性的形成和演变过程一直悬而未决。该研究提出了一种基于大数据搜索的理论模型,从多个尺度探索不同生态系统之间微生物组的内在关联与演化规律。基于该理论模型,研究人员运用前期开发的菌群搜索引擎 (MSE; http://mse.ac.cn)和超过17万例样本,计算和绘制了首个全球性的“菌群相互转化网络”,从而刻画出不同生态系统中菌群最可能的演化途径,对于重构历史上曾经存在过的菌群,或设计全新的菌群,具有重要的指导意义。
菌群转化
无标度
网络
数据挖掘
β多样性
口腔菌群
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
扩增子
苏晓泉+徐健:在整个菌群水平上对全球菌群进行物种分类和功能搜索的平台
基于搜索的策略对于大规模挖掘微生物组数据集非常有用,例如鸟瞰菌群数据空间和通过菌群大数据进行疾病诊断。青岛大学苏晓泉和中科院青岛能源所徐健研究团队,近期在mSystems发表文章,介绍了微生物组搜索引擎2 (Microbiome Search Engine 2, MSE 2),这是一个微生物组数据库平台,基于菌群与数据库中菌群的分类或功能相似性,在全球宏基因组数据中搜索和查询菌群。关键的改进包括数据库扩展,数据兼容性,搜索引擎内核和用户界面。通过功能相似性搜索菌群空间的新功能极大地扩展了菌群大数据基于搜索的挖掘范围。
扩增子
宏基因组
菌群
在线服务
搜索引擎
菌群
青岛大学团队开发菌群16S扩增子功能校正算法Meta-Apo
作者开发了Meta-Apo(Metagenomic Apochromat),这是一种菌群16S扩增子测序的功能校正算法,可以极大地减少甚至消除由于PCR扩增偏好性以及16S rRNA基因-全基因组关联信息的差异从而导致的同一微生物组样本基于16S扩增子的功能谱与WGS产生的结果之间存在偏差,使两种方法得出结论更加一致。另外,Meta-Apo还可以在WGS和16S扩增子样品之间进行跨平台功能比较,可以极大的改善基于16S扩增子的菌群诊断。总而言之,利用Meta-Apo,可以让低成本的16S扩增子测序产生与WGS相近的、可靠的、高分辨率的菌群功能图谱。对于之前和新兴微生物组项目,借助Meta-Apo等新工具,16S扩增子的测序和分析策略将继续为菌群功能研究做贡献。
菌群
宏基因组
扩增子
功能
校正
微生物组
苏晓泉等:菌群大数据挖掘的机遇和挑战(综述)
在过去的十年中,已经产生了大量的微生物组测序数据来研究微生物组成与环境之间的动态关联。如何准确,有效地破译大规模的微生物组数据,并进一步利用,已成为目前微生物组研究的瓶颈之一。在本综述中,青岛大学苏晓泉与团队重点分析了交叉研究微生物组数据集的三个关键步骤,包括微生物组分析,数据整合和数据挖掘。通过介绍当前的生物信息学方法并讨论其局限性,作者展望了开发这三个步骤的计算方法的机会,并提出了多组学数据分析的可能的解决方案,以便从不同的角度全面理解和快速研究微生物组,从而可以通过提供“微生物组数据空间”的更广阔视野,更有效地促进数据驱动的研究。
微生物组
鸟枪法宏基因组学
扩增子测序
数据挖掘
微生物组搜索
微生物组
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
宏基因组分析工具
青岛能源所苏晓泉:一种对鸟枪宏基因组进行全面分类和系统发育比较的新方法
目前用于计算微生物鸟枪宏基因组之间距离时使用的方法,常会忽略物种之间的进化关系,进而推算出错误的微生物组β多样性模式。中科院青岛能源所的苏晓泉团队开发了一个新工具——动态Meta-Storms,通过整合分析宏基因组组装与系统进化树,提高了运算速度和分类准确性。软件使用GPL许可发布,可以在GitHub(https://github.com/qibebt-bioinfo/dynamic-meta-storms)获取。
宏基因组分析工具
生物信息学算法
鸟枪法宏基因组学
Noha H Youssef
Casey H Meili
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
微生物搜索引擎
苏晓泉:基于微生物组搜索的疾病检测方法学研究
中科院青岛生物能源与过程研究所苏晓泉副研究员发表题为《基于微生物组搜索的疾病检测方法学研究》的报告,介绍了基于微生物组搜索的疾病检测方法学研究。
微生物搜索引擎
Søren Johannes Sørensen
Xuanji Li
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
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
方法学
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
Gout
张和平团队:肠道菌群为预测痛风提供可靠参考
现行痛风临床诊断标准灵敏度低且滞后。①痛风患者与健康人肠道菌群构成差异显著,且缺乏F.prausnitzii并富含B.caccae和B.xylanisolvens。②编码黄嘌呤脱氢酶基因在痛风患者肠道内显著富集,而尿囊素酶却大幅减少。③痛风微生物指数模型诊断准确率高达88.9%。
Gout
Intestinal Microbiota
Shotgun Metagenomic
MIG