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文章数：4篇

国内团队Cell子刊：基于多组学大数据的模型，可精准评估个体的健康状况

多组学和生物信息学的最新技术进步为开发精确的健康评估提供了机会，这需要大数据和相关的生物信息学方法。深圳华大基因的Nie Chao团队在Cell Reports Medicine发表文章，利用大样本的多组学数据构建了一个可评估个体健康状况的模型——BFM-ash。使用该模型可确定慢性病患者的异常健康区域，并评估饮食干预对健康的影响。

多组学多组学数据模型精准医学 BFM-ash

体外消化模型

体外模拟消化系统的发展（综述）

如何有效的在体外研究消化过程，对于食物研发和人类健康事业探索都十分重要，Annual Review of Food Science and Technology发表综述，旨在提供这一研究领域的科学和历史背景，讨论在生理基础上建立体外仿生消化道模型来研究和预测人类食物消化吸收的未来挑战和潜在益处，非常有趣，推荐阅读。

体外消化模型综述消化吸收模型食品生产

肥胖与饮食

JAMA子刊：肥胖成因复杂，CIM无法完全解释

碳水化合物-胰岛素模型（CIM）是解释肥胖成因的新模型（http://www.mr-gut.cn/papers/read/1077136799），JAMA Internal Medicine发表评论文章，对比传统模型和CIM，以及相关研究证据，提示肥胖成因复杂，不是CIM能完全解释的。

肥胖与饮食模型碳水化合物-胰岛素模型 John G Elliot John G Elliot

生物信息学工具

菌群时间序列数据分析的新方法

生长速率、种间互作、随机过程和物种迁移等都会影响菌群的动态，这些因素的不同导致群落模型的适用性上存在差异，并可能影响种间相互作用关系的确定。一个新工具可以区分时间序列数据的噪音类型，帮助确定微生物动态的驱动因素，指导互作网络的构建。

生物信息学工具时间序列互作网络 R语言群落组装