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Nature子刊：使用mako快速灵活地分析关联的菌群数据

本研究，作者展示了 mako（微生物关联目录），其能够从菌群数据和元数据快速简单地构建网络数据库。Mako 通过基于语义网络本体的数据库模式提供标准菌群格式和 Neo4j 图数据库之间的接口，该软件包包括一系列与 Neo4j 数据库和基于模式的查询语言 Cypher 交互的方法，只需要基本的计算技能。此外，mako 包括一个 60 个从 QIITA6 下载的独立数据集衍生的精选数据库，QIITA6 是一个用于托管微生物研究的平台，有助于进行这种规模的宏分析。

菌群数据图形数据库网络数据库宏分析图形用户界面

核心菌群定义和量化的挑战与前景

在过去十年中，“核心菌群“一词已广泛用于微生物生态学，尽管这个术语很受欢迎并且使用越来越多，但对于在实践中应该如何量化核心菌群还没有达成共识。本研究作者对文献的综述表明，“核心菌群”一词对不同的研究人员代表不同的事物，这使得跨宿主和环境的核心菌群的比较分析和元分析非常困难。然单一指标不太可能涵盖核心菌群的所有不同方面，作者希望所提供的信息是开发核心菌群测量的有用起点，这些测量对采样、测序深度和此处讨论的其他问题具有鲁棒性，作者指出这些指标不仅对于测试有关核心菌群的功能和生态作用的特定假设是必要的，而且对于了解核心菌群的一般性质以及在某些微生物与其宿主之间产生和维持这些稳定关联的生态和进化过程也是必要的。最后，作者提供了一组建议，可以作为实现这一目标的起点。

核心菌群微生物分类群扩增子序列变异 (ASV) 宏分析生态作用