Simon Rasmussen

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文章数：4篇

肠道病毒群

Nature子刊：百岁老人肠道病毒群或可助其抵抗病原体

独特的肠道微生物群可能与预防衰老相关进程有关，因为它影响全身免疫功能和对感染的抵抗力。然而，贯穿生命不同阶段的微生物组的病毒群仍未被探索。近日，麻省理工学院、哈佛大学研究人员在Nature Microbiology发表最新研究，评估了百岁老人肠道病毒群特征，发现肠道中多种病毒会增加细菌分解硫酸盐能力，可能有助于帮助百岁老人免受传染病的侵害，值得关注。

肠道病毒群百岁老人研究论文基础研究肠道菌群

药物-组学关联

Nature子刊：利用深度学习模型挖掘药物与多组学数据间的关联

先前多项研究已经证明测序技术和多组学的快速发展，极大促进了疾病标记物的识别和精准医学的发展，但有效整合多组学数据和表型数据的规模和异质性，并且进一步深入挖掘数据间的关联仍存在较大地挑战。近日，丹麦哥本哈根大学研究人员在Nature Biotechnology发表最新研究，开发了一个基于深度学习的多组变分自编码器（MOVE），并且将这一方法应用于789名新诊断的2型糖尿病患者的多组学表型数据，以探究药物与组学表型间的关系。发现MOVE能够有效整合处理多组学和表型数据，并能更灵敏地挖掘出药物-组学间的关联，其中二甲双胍和奥美拉唑对多组学数据影响最明显，值得关注。

药物-组学关联 T2D患者研究论文基础研究深度学习模型

Nature子刊：从大量宏基因组数据中对病毒基因组进行分箱

人类肠道病毒组及其与胃肠道细菌的相互作用目前尚不清楚，是由于缺乏全病毒组数据集以及当前识别宏基因组数据中病毒序列的方法存在局限性。在此，作者将基于深度学习的宏基因组分箱算法与配对的宏基因组和宏病毒组数据集相结合，开发了来自宏基因组分箱的噬菌体(PHAMB)，这种方法允许直接从大量宏基因组数据中分箱数千个病毒基因组，同时能够将病毒基因组聚类成准确的病毒分类种群，PHAMB 工作流程可在 https://github.com/RasmussenLab/phamb 获得。

噬菌体基因组组装算法宏基因组学噬菌体生物学分箱

变体自动编码器（VAMB）

Nature子刊：宏基因组的分箱和组装的新方法

丹麦哥本哈根大学Simon Rasmussen课题组的最新研究利用深度变体自动编码器（VAMB）改进了宏基因组的组装。该项研究成果发表在2021年1月4日出版的《自然-生物技术》上。其通过将宏基因组分箱与无监督的深度学习相结合，作者展示了在不同类型和大小的数据集上与最先进的方法相比的改进。他们的发现的重要性不局限于微生物组和宏基因组学领域，因为数据集成是许多生命科学研究领域的核心过程。通过跨多个组学数据集的数据集成，将大大提高精密医学领域的未来发现。

变体自动编码器（VAMB） k-mer 序列丰度平均核苷酸同一性（ANI）深度学习