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高通量鉴定

BarBIQ：菌群中单菌的高通量鉴定和定量的新方法

BarBIQ（条形码细菌的鉴定和定量 )方法基于具有单碱基精度的细胞条形码 16S rRNA 序列，将单个细菌细胞划分为分类群——本文命名为基于细胞的可操作分类单元 (cOTU)，并以高通量方式量化菌群中每个 cOTU 的细胞数。BarBIQ 是一种被开发的高通量和准确的方法，在单细胞水平上定义了菌群，可用于与菌群相关的广泛研究领域。BarBIQ 可以准确地可视化全体菌群和单个细菌成员，将有助于有效了解菌群的功能。

高通量鉴定细菌菌群单碱基精度定量 cOTU

宏基因组学

Metalign: 一款快速、准确的宏基因组定量软件

宏基因组分析，预测样品中微生物的存在和相对丰度，是微生物组分析中至关重要的第一步。传统的比对工具如bowtie、bwa等速度太慢，而只基于k-mer的salmon、kraken等速度快但又不够准确。本文提出了一种新颖的方法Metalign，结合了k-mer和比对两种方法，该方法可以执行高效且准确的基于比对的宏基因组分析。作者使用一种新颖的控件最小哈希(containment min hash)算法在比对之前对参考数据库进行预过滤，然后处理唯一对齐和多对齐的读长，以产生准确的丰度估计。在真实数据集和模拟数据集的性能评估中，Metalign是目前综合优势最好的比对定量工具。

宏基因组学丰度估计比对分析定量

预测生物学

Nature Reviews：预测生物学实现建模、理解和驾驭微生物的复杂性（综述）

预测生物学是合成生物学和系统生物学（特别是微生物学）的下一章。曾经似乎不可行的任务正日益得到实现，例如设计和实现执行复杂的传感和驱动功能的复杂的合成基因回路，以及将具有特定，预定组成的多物种细菌群落组装在一起。通过整合生物学，物理学和工程学领域的各种专业知识，使这些成就成为可能，从而使人们对生物学设计有了新的定量认识。随着越来越多的多组学数据集的出现，它们在将理论转化为实践中的潜在效用仍然坚定地植根于控制生物系统的基本定量原理。在这篇综述中，作者讨论了微生物学日益引起人们关注的预测生物学的关键领域，与生俱来的微生物复杂性相关的挑战以及定量方法在使微生物学更具可预测性方面的价值。

预测生物学定量建模深度学习微生物动力学