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苏晓泉、徐健等：基于微生物组大数据的疾病检测方法

微生物组具有服务疾病诊治与生态监控的巨大潜力，但是其影响因素错综复杂。如何通过菌群检测实现快速精准的疾病诊断呢？中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心的苏晓泉和徐健等人与Rob Knight团队合作，开发了基于菌群大数据搜索的疾病检测方法，为此共性问题提供了原创的解决方案。该工作于近期发表于美国微生物学会会刊mSystems杂志。在文中，作者提出了一种基于搜索的疾病检测和分类策略，它是通过他们与众不同的新奇性和健康受试者的样本数据库来检测患病样本，然后将其与患者样本数据库进行比较。即使存在不同的年龄组人群，多个测序平台或重大污染，这种方法也可以鉴定与疾病相关的微生物组状态。

微生物组搜索疾病检测与分类 Microbiome search

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青岛能源所徐健+苏晓泉等：微生物组的“三大指数”

菌群研究持续火热，目前的一大挑战是，如何将新的菌群样本在已有的数据中进行定位和比对。中科院青岛生物能源所单细胞中心徐健主任和苏晓泉研究员日前联袂Rob Knight在mBio上发表文章，开发了微生物组搜索引擎（http://mse.single-cell.cn），使大规模、全局性的微生物组比对与搜索成为可能；该搜索引擎基于类似于传统 BLAST 的执行逻辑，对用户十分友好（用户只需提供菌群的 OTU 表）；搜索结果给出微生物组的“新奇指数”、“关注指数”和“影响力指数”，可评估菌群组成的新颖性，预测特定菌群研究领域的潜力和趋势。

生物信息学工具 Bioinformatics community similarity data mining database search