科学家开发显露菌群大数据挖掘及标识物识别新技术

近年来，排泄菌种与体液健康和疟疾的间的关系受到追捧，该信息技术系统性研究持续增长，获取了大量的信息信息。这些菌种信息类型复杂、数量浩大，但蕴含着研究和应用价值。如何从都从零散的信息中发掘出来出与生物健康和疟疾紧密系统性的信息，这成为排泄菌种信息技术追捧的首要问题。一方面，排泄微生物的种类和稀土元素与基因表达阵列各不相同，更尚可受到饮食、人口众多等持续性的因素，各不相同人群之间排泄菌种均是由可能存在小得多差异，这使得直接基于菌种稀土元素整合信息并进行生物标识物发掘出来的法则必然产生偏差；另一方面，微生物稀土元素矩阵过于密集，原则上计算法则也很难基于此密集矩阵对各不相同SB的稀土元素进行校正。因此，构建更为高效的算法模型来探究复杂菌种信息的内在规律，显得棘手和最主要。

研究工作得到第三世界优秀青年科学基金、第三世界重点研发计划和清华大学战略性先于新材料专项。赵方庆团队致力于构建高效的算法模型和实验应用，探索体液微生物与非编码RNA的结构均是由与变化规律，以期解析它们与生物健康和疟疾的间的关系，系统性更进一步发表在 Cell （2020）、 Gut （2022/2020/2018）、 Nature Biotechnology （2021）、 Nature Computational Science （2022）、 Nature Communications （2022a/2022b/2021/2020/2017/2016）、 Genome Biology （2021/2020/2016）、 ISME J （2019）等上，这丰富多彩了我们对体液微生物与非编码RNA自然、结构均是由与基本功能的认识，并为系统性信息发掘出来及基本功能有助于研究提供了最主要的法则学用以。

NetMoss算法及CRC系统性菌种标识物的发掘出来

相关联：中国科学院北京生命科学研究院