多组学数据

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文章数：7篇

Cell子刊：新型理论框架或可用于微生物组-代谢组关系的因果推断？

由于组学类别的多变量性质以及未测量的混杂因素的影响，使用观察数据对代谢领域的微生物组与宿主关系进行因果推断通常很棘手。然而，鉴于微生物组作为干预目标的重要性日益凸显，了解微生物组对宿主代谢组的因果影响对于设计和测试益生元和益生菌干预措施的功效变得至关重要。近日，爱尔兰国立大学戈尔韦分校研究人员在Cell Reports Methods发表最新研究，提出了一个理论框架，将群体统计与COBRA微生物群落模型相结合，用于微生物组-代谢组关系的因果推断，实测性能较好，值得关注。

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国内团队：智能模型联手多组学数据或可用于鉴定肿瘤目标易感基因？

结直肠癌是遗传因素与环境因素共同作用的复杂性疾病，通过全基因组关联研究（GWAS）已鉴定出大量结直肠癌易感位点，但如何阐释这些关联位点的生物学意义，一直是后GWAS时代面临的重大挑战。近日，武汉大学缪小平、田剑波、河南省肿瘤医院张韶凯及团队在Science China Life Sciences发表最新研究，通过iRIGS计算智能模型整合高通量多组学数据，系统鉴定出一批结直肠癌高可信风险基因。此外，还揭示了结直肠癌易感位点rs1810503通过调控目标基因CEBPB影响结直肠癌易感性的机制，为阐明结直肠癌的遗传病因和发病机制提供了重要线索，值得关注。

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Nature子刊：用微量取血的多组学数据监测健康

如今，静脉穿刺取血的成本较高并具有高侵入性，因此在临床或研究中探究血液生物标志物仍然具有很大的挑战性。近日，美国斯坦福大学大学研究人员在Nature Biomedical Engineering发表最新研究，开发了一种通过微量取血可采集获得多组学数据的平台，成功地从微量血样（10μL）中采集到了稳定的多组学数据（包括蛋白质组、代谢组、细胞因子和激素数据等），通过2个案例研究进一步证明了其在精准医学上的应用前景，值得关注。

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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。

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机器学习算法

大数据时代，如何为构建孕产妇健康整体观保驾护航（综述）

如何定义一个健康的“妊娠期”是一件复杂而有意义的事，随着大数据时代的到来，与妊娠期健康相关的数据越来越多，越来越高维，也越来越难以处理。本综述阐述了在数据驱动研究的背景下，妊娠期健康相关领域遇到的挑战和机遇。我们希望有朝一日，有足够的技术可以处理多维度的数据，对孕产妇的健康进行准确而清晰的预测。

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人类微生物组计划

人类微生物组计划多组学数据库

人类微生物组计划(HMP)和整合人类微生物组计划(iHMP)花费数十亿，产生的海量数据再利用一直困扰着广大同行。本文是由NIH主导的数据中心，不仅对数据进行分类整理，同时提供多种可用工具，为HMP和iHMP相关数据的深度挖掘和再利用提供基础，将进一步推动该数据资源的全球化使用。

人类微生物组计划 human microbiome project (HMP) 人类微生物组计划二期 iHMP 数据库

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。

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