青岛大学苏晓泉团队近期在Advanced Intelligent Systems发表研究，提出了一种名为Meta-Spec的深度学习方法。这些工作提高了基于菌群疾病筛查的可行性和灵敏度，让个性化医疗走向实际应用迈出了重要一步。

大数据模型的发展可能让我们重新认识菌群，获得不一样的独特理解。

卞兆祥、何丛、苏晓泉、陈启仪、Johanna Maukonen、林国乐6位专家莅临肠道大会现场录制《肠·道》演讲。

青岛大学苏晓泉团队发布跨平台可交互的菌群分析平台PMS，arallel-Meta Suite(PMS)是一个用于快速和全面的菌群分析的软件套件，采用了最先进的算法，涵盖序列菌群数据物种与功能解析、统计分析、可视化等一系列流程，并具有友好的图形界面，可以满足各种用户的分析需求。

近期，青岛大学苏晓泉作为通讯作者在Journal of Genetics and Genomics发表文章。作者开发的生物信息工具-条件致病菌指数（Microbial index of pathogenic bacteria，MIP) ，从人体条件致病菌角度考察菌群多样性和致病性，并从菌群大数据层面揭示条件致病菌分布情况，为理解全球范围内致病菌的组成和分布提供了启示。

青岛大学苏晓泉近期在mSystems发表文章，总结了作者为整合大规模菌群数据集，在整体群落水平（即“全局”）来计算相似性而开发的算法和工具，并阐述了作者对“局部比对”匹配策略的看法。

青岛大学苏晓泉与中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心徐健与团队在mSystems发表研究，提出了一种基于大数据搜索的理论模型，从多个尺度探索不同生态系统之间微生物组的内在关联与演化规律。基于该模型，他们运用前期开发的菌群搜索引擎 MSE和超过17万例样本，计算和绘制了首个全球性的“菌群相互转化网络”，从而刻画出不同生态系统中菌群最可能的演化途径，对于重构历史上曾经存在过的菌群，或设计全新的

来自青岛大学苏晓泉团队开发了Meta-Apo（Metagenomic Apochromat），这是一种菌群16S扩增子测序的功能校正算法，可以极大地减少甚至消除由于PCR扩增偏好性以及16S rRNA基因-全基因组关联信息的差异从而导致的同一微生物组样本基于16S扩增子的功能谱与WGS产生的结果之间存在偏差，使两种方法得出结论更加一致。

青岛大学苏晓泉和中科院青岛能源所徐健研究团队，近期在mSystems发表文章，介绍了微生物组搜索引擎2 (Microbiome Search Engine 2, MSE 2)，这是一个微生物组数据库平台，基于菌群与数据库中菌群的分类或功能相似性，在全球宏基因组数据中搜索和查询菌群。

青岛大学苏晓泉与团队在 Computational and Structural Biotechnology Journal 上发表新综述。

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团队合作的新研究在mSystems发表。

中科院青岛能源所的苏晓泉团队开发了一个新工具——动态Meta-Storms。