菌群

iMeta：国内团队开发易扩增子(EasyAmplicon)：易用、可重复的菌群扩增子分析流程

本研究提供了一个跨平台、开源和社区支持的分析流程——易扩增子（EasyAmplicon）。易扩增子包括30多个跨平台模块和该领域常用的R包。流程由文章作者和“宏基因组”公众号编辑团队维护和更新，定期发布最新的中英文教程，阅读用户的反馈，并在微信公众号和GitHub中为用户提供帮助。该流程可在 GitHub (https://github.com/YongxinLiu/EasyAmplicon) 和 Gitee (https://gitee.com/YongxinLiu/EasyAmplicon)上获得。

扩增子生物信息学菌群流程可视化

基因组尺度代谢建模（GEM）

Cell子刊：宏转录组整合的基因尺度代谢建模

微生物通常都是以群落形式在影响着其生存环境，因此对于微生物所形成的微生态的研究有赖于对整个微生态的所有菌群及其代谢变化的深入的认识，特别是在特定条件下代谢变化的了解。然而，由于微生态中大多数微生物是不可以培养的，因此，目前该领域的研究最新的研究方法是基于宏基因组学的基因组尺度的代谢建模（GEM）。然而，该方法仅仅能揭示微生态中微生物组成和可能的代谢影响，由于基因表达调控受多方面的影响，因此不能实时反应微生态的代谢情况。近期一篇发表在Cell子刊，Cell Reports Mehods上的研究，建立了一种整合宏转录组学的基因组尺度的代谢建模的方法（CoCo-GEM，CoCo）。该方法将转录组的数据整合进入模型的建立，以期充分探究特定条件下微生态的代谢的变化，从而反应特定的生物学过程。研究人员进而对该方法进行了实际的验证，结果显示，建立的模型有效预测和模拟了实际的微生态的代谢变化。这一方法的建立进一步推进了不依赖培养的微生态系统建模研究，为进一步整合多组学进行GEM提供了范例。

基因组尺度代谢建模（GEM）宏转录组学整合宏转录组的基因组尺度代谢建模（CoCo）厌氧消化菌群落克罗恩氏病菌群失调

秀丽隐杆线虫

iMeta：膳食纤维化学结构对肠道菌群的调控

中国农业大学杨栋团队在iMeta发表研究，该文章阐明了一种复杂的膳食纤维-细香葱茎多糖（AssP）的化学结构，以AssP或菊粉作为唯一碳源，监测益生菌的体外生长，通过细菌基因组分析，揭示了碳源对肠道细菌的构效调控机制。本文首次阐明了膳食纤维的化学结构与其调节的肠道菌群动态变化之间的关系，为肠道菌群中食品、营养补充剂和药物干预的应用提供了初步理论指导。

秀丽隐杆线虫碳水化合物活性酶化学结构膳食纤维糖苷键

菌群

机器学习和深度学习在菌群研究中的应用

菌群人工智能机器学习深度学习预测能力

肠道干细胞

iMeta：马曦团队综述肠道菌群与干细胞巢互作维持肠内稳态平衡

对于目前肠干细胞和肠道菌群的相互作用机制仍不清楚，中国农业大学马曦团队近期在iMeta发表综述，阐述了肠道干细胞与肠道菌群互作的主要研究进展，探讨肠道菌群对肠干细胞的调控作用。肠道菌群-干细胞巢互作的重大进展将共同推动我们更接近肠道疾病干预潜在靶点的突破。作者希望本文的内容能够填补空白，并为肠道干细胞领域提供有用的信息。此外，这些领域内的重要进展也共同推动了通过菌群移植在再生医学和癌症治疗方面的临床突破。

肠道干细胞生态位菌群后生元肠道疾病

脐带血微生物

脐带血微生物组特征或是不良妊娠结局的标志物

本研究通过对胎儿脐带血的微生物组学测序分析，发现B组链球菌或许与死胎的发生风险有关，而口腔致病菌的感染可能与早产的发生有关。本研究为探索不良妊娠结局的病因提供了新的思路。

脐带血微生物研究论文不良妊娠结局死胎早产

基因成分谱

iMeta: 中国科学院开发可同时提取共存菌株的组成和基因成分谱的菌株分析工具

中国科学院深圳先进技术研究院戴磊团队开发可同时提取共存菌株的组成和基因成分谱的菌株分析工具StrainPanDA，并使用模拟数据集系统地验证了StrainPanDA的准确性和鲁棒性，StrainPanDA对计算资源的要求极低，可以批量并行处理菌群中的多个物种。StrainPanDA可以应用于宏基因组数据以检测分子功能与微生物/宿主表型之间的关联，从而产生可供验证的假设，并在菌株或亚种水平上获得新的生物学见解。

基因成分谱宏基因组学菌群泛基因组菌株分析

高血压

高血压器官损伤程度与肠道菌群有关

高血压可导致心脏和肾脏损伤，且肠道菌群与高血压密切相关，但背后的贡献难以量化。Cardiovascular Research上发表的一项最新研究，通过对比无菌小鼠和有菌群定植的小鼠，分析了菌群对高血压中的器官损伤的影响，表明高血压靶器官损伤的发展一定程度上取决于菌群定植状态。其中，无菌小鼠的高血压靶器官损伤加剧，该现象在肾脏中比在心脏中更明显。健康菌群可通过调节代谢物（如产生有抗炎作用的短链脂肪酸），减少小鼠在高血压下的炎症水平，减轻靶器官损伤。

高血压菌群炎症肾脏心脏

免疫治疗

Nature：粪菌移植辅助肿瘤免疫治疗是否可行？（新闻）

Nature发表新闻类文章，对利用粪菌移植增强免疫治疗效果或改善免疫治疗耐受的临床试验进行讨论，同时提出我们仍然需要探讨如何挑选“理想的粪菌”以及是否推广粪菌移植辅助免疫治疗等问题。

免疫治疗粪菌移植菌群

体外肠道模型

低成本且操作简单的新型迷你结肠生物反应器

这是发表在Gut Microbes上的一份工作，作者通过简单易获得的材料组装建立了一套可模拟正常结肠环境的多生物反应器，该装置由三个生物反应器串联，并配置有pH、温度和流动自动控制系统，同时气体输送可使该装置独立于厌氧箱。通过人体粪便培养验证了该装置的稳定性和菌群结构特征，结果显示该装置具备高通量、可复用、低成本和操作简单等特点，可用于肠道微生物组的体外研究系统。

体外肠道模型菌群生物反应器

脑血栓

国内团队：脑血栓患者的菌群有何特征？

脑卒中，俗称中风，包括缺血性脑卒中和出血性脑卒中，而脑血栓属于缺血性脑卒中的一种。详细探究脑卒中患者脑血栓的菌群特征对临床治疗具有重要意义，但目前这方面相关研究非常有限。近日，香港中文大学冷昕禕、暨南大学附属第一医院黄立安及团队在mBio发表最新研究，通过测序和荧光原位杂交发现脑卒中患者的血栓样本中存在细菌，且变形菌门（主要来源血浆）显著富集，且部分细菌与患者的手术不良事件和预后显著相关。总之，该研究为未来针对脑血栓预防和干预提供了新思路。

脑血栓菌群研究论文医学研究大血管闭塞

菌群

国内团队开发微生物网络分析和可视化R包—ggClusterNet

网络分析逐渐被生态学家们重视并持续应用于生态学领域，开发更为强大和方便的网络分析工具十分必要。该文章开发了名为ggClusterNet的R包，展示微生物网络模块化信息，用于微生物网络数据挖掘和跨域网络数据挖掘，可以帮助用户轻松完成网络分析和解释。

菌群网络分析 R包可视化

调节性T细胞

Cell子刊：Foxp3在菌群诱导的pTreg中的作用

表达Foxp3的调节性T细胞（Treg）有两个来源：在胸腺细胞和成熟CD4 T细胞中诱导Foxp3表达而产生的胸腺Treg（tTreg）和外周Treg（pTreg）。二者发挥不同的作用，其中，tTreg抑制自身免疫反应，pTreg则增强对食物和共生菌群的耐受性。然而，Foxp3在pTreg中的作用及其支持pTreg分化的机制，还有很多未知。Immunity发表的一项最新研究，通过遗传示踪方法鉴定出由菌群诱导的pTreg，并揭示了这些pTreg的Foxp3依赖性和非依赖性的特征。该研究认为，pTreg与“稳态”Th17在分化发育和功能上密切相关，与其说Foxp3定义了具有促炎和抗炎功能的细胞分化中的一个分支点，不如说Foxp3和其上游的耐受性信号各自赋予了pTreg功能的不同方面。

调节性T细胞 FOXP3 谱系示踪菌群

菌群

iMeta：宏蛋白质组学分析一站式工具集iMetaLab Suite

由于宏蛋白质组学研究中蕴含的难度和挑战性，一定程度上限制了其他领域菌群研究人员对宏蛋白组学的使用和深入探索。为了克服挑战，加拿大渥太华大学医学部药学院Daniel Figeys团队李乐园等开发了一套名为iMetaLab Suite的免费一站式分析工具集，涵盖了宏蛋白组学中最常用的功能、分类和统计分析。

菌群宏蛋白质组学生物信息学数据库搜索统计分析

口腔

iMeta：北京大学陈峰团队发表口腔菌群研究中各部位取样的实验方法

口腔内存在多个微生境，共同构成口腔微生态系统，其菌群主要包括唾液、龈上牙菌斑、龈下牙菌斑、种植体周围的黏膜下菌斑、根管内的菌斑和黏膜表面的菌斑。2022年5月13日，北京大学口腔医学院陈峰、陈智滨等在iMeta在线发表了题为“The sampling strategy of oral microbiome”的实验方法类(Protocol)文章。该文章详细介绍了口腔菌群研究中各部位的取样策略，包括取样、运输、处理和储存。

口腔菌群样本采集唾液菌斑

本体感知神经网络 (ONN)

宁康等：基于深度学习实现百万菌群样本的超快速溯源工具ONN4MST

微生物群落样本的分类结构具有高度的栖息地特异性，其使识别样本来源的生态位成为可能。然而，当扩大溯源时，当前的方法面临挑战。华中科技大学宁康和山东大学崔学峰作为共同通讯作者，近期在Genome Medicine发表研究，介绍了一种深度学习方法——基于本体感知神经网络方法ONN4MST，可用于大规模溯源。当对来自 114 个生态位的 125,823 个样本进行溯源时，ONN4MST 以接近最佳的精度而优于其他方法。总体而言，这项研究代表了第一个基于模型的方法，用于对来自数百个生态位的亚百万菌群样本进行溯源，其具有卓越的速度、准确性和可解释性。ONN4MST 可在 https://github.com/HUST-NingKang-Lab/ONN4MST 上获得。

本体感知神经网络 (ONN) 微生物溯源 (MST) 深度学习超快菌群

德布鲁因图

iMeta：江晓芳等综述德布鲁因图在菌群研究中的应用

高通量测序已经成为菌群研究日益关键的组成部分，基于德布鲁因(de Bruijn) 图的高通量测序数据组装方法的发展，已经成为采用测序作为生物学研究的重要组成部分。来自美国NIH江晓芳团队详细阐述了德布鲁因图在菌群研究中的应用，德布鲁因图在高通量测序数据的处理中发挥了核心作用，依赖于这些数据结构的新工具的快速发展表明，在未来它将继续在生物学研究中发挥重要作用。

德布鲁因图菌群组学

菌群

生物信息学工具在食品菌群研究中的应用综述

在这篇综述中，作者试图总结了关于下一代测序和其他生物信息学方法对食品菌群影响的最新发现，并使用预测软件来了解微生物在生产发酵食品中的关键作用。该综述描述了基于对接研究的预测的多种功能以及基因组和代谢组学分析的相关性，以发展趋势以了解潜在的食物菌群相互作用和相关产品成为健康饮食的一部分。

菌群食品发酵技术分析工具

腺瘤

粪便氨基酸+菌群特征或可用于检测和监测腺瘤

息肉切除术后复发性结肠发育不良病变的风险增加。结肠直肠癌的发生是间歇性的，而腺瘤切除后的内镜检出率较低。Gut Microbes近期发表的文章，纳入19例内镜检查出的腺瘤患者，在息肉切除术之前和干预后3个月收集粪便样本，同时招募年龄、体重指数和吸烟习惯严格匹配的对照组。鉴定出一组腺瘤存在时特异性增加的氨基酸组，以及腺瘤患者中存在的微生物特征，两者结合对高危个体进行检测，同时辅以内镜检查，或可提高监测的有效性，减少不必要的内镜检查和减少癌症间隔。

腺瘤氨基酸菌群粪便

扩增子

iMeta：陈同等开发高颜值高被引绘图网站imageGP

2022年2月21日，iMeta 期刊在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士、陈同副研究员和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“ImageGP: An easy-to-use data visualization web server for scientific researchers”的研究论文。该论文介绍了一款简单易用、功能强大的在线绘图工具 ImageGP，访问地址是http://www.ehbio.com/ImageGP/ 。

扩增子生物信息学数据可视化宏基因组菌群

功能性状

METABOLIC：对微生物基因组的功能特征、新陈代谢、生物地球化学和群落尺度功能网络进行高通量分析

作者展示了 METABOLIC 软件（微生物的代谢和生物地球化学分析），它以基于基因组的微生物代谢为基础，能够对菌群生态学和生物地球化学进行一致且可重复的研究，并将推动未培养的生物体整合到代谢和生物地球化学模型中。作者预计 METABOLIC 将使从宏基因组和基因组中更容易解释微生物代谢和生物地球化学，并使菌群研究在不同领域成为可能。METABOLIC 是用 Perl 和 R 编写的，网址为 https://github.com/AnantharamanLab/METABOLIC。

功能性状宏基因组组装基因组 (MAGs) 菌群生物地球化学代谢潜力

宿主-菌群互作

Cell子刊：菌群定植如何影响斑马鱼肠道细胞的基因表达？

肠道菌群的代谢物可直接影响动物宿主的生长、分化和发育，但目前对菌群诱导的细胞特异性反应缺乏系统性的了解。Cell Reports近期发表的文章，通过对常规和无菌条件下饲养的斑马鱼幼虫肠道和相关组织的细胞转录组进行分析，提供了发育中鱼肠道中肠道细胞组成的高分辨率图谱，并详细说明微生物组对每种细胞类型的影响。

宿主-菌群互作斑马鱼肠道菌群发育

计算宏基因组学

宏基因组学和宏转录组学定量分析工具AGAMEMNON

AGAMEMNON是一种节省时间和空间的计算机框架，可用于分析宏基因组/宏转录组样本，在属、种和菌株分水平上提供高准确度的微生物丰度估计，其新颖的索引方案和分析引擎使我们能够通过提供微生物丰度估计来超越分类等级，同时绕过类似的基于比对的量化方法的巨大内存需求。AGAMEMNON 可在以下网址获得：https://github.com/ivlachos/agamemnon

计算宏基因组学菌群定量微生物丰度污染物识别时间和空间高效的索引/比对

菌群

宁康团队：菌群数据挖掘的新框架——本体感知神经网络（综述）

菌群实体通常以本体结构组织，考虑本体结构的模式挖掘方法可以在挖掘效率和准确性方面提供优势。华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表综述，总结了本体感知神经网络（ONN）作为菌群数据挖掘的新框架，讨论了 ONN 在多种环境中的应用，强调了 ONN 最重要的特征之一，即新颖的知识发现，最后，提供了几个应用程序来展示 ONN 在微生物组数据挖掘中相对于其他方法的优势。

菌群模式挖掘本体感知神经网络知识发现

结直肠癌

菌群分类越精细，大肠癌分类越准确？No！

肠道菌群已成为无创检测结直肠癌的一个有希望的靶点。大多数基于菌群的分类工作利用来自操作分类单元（OTU）或扩增子序列变体（ASV）的分类丰度数据，以提高分类分辨率。然而，目前尚不清楚哪种分类分辨率最适合用于基于菌群的结直肠癌分类。mBio近期发表的文章，对门、纲、目、科、属、OTU和ASV等不同分类分辨率下预测模型的性能进行量化分析，发现分类分辨率和预测性能之间需要权衡，粗略的分类分辨率（如门）不够清晰，但精细分辨率（如ASV）过于个性化，无法准确分类样本。这类似于金凤花和三只熊的故事，中程分辨率（即科、属和OTU）对于从肠道菌群数据优化预测结直肠癌来说“恰到好处”。

结直肠癌菌群机器学习分类

子宫内膜菌群

子宫内膜菌群或影响怀孕

子宫作为胚胎着床最重要的器官，其内膜菌群结构与女性生育力之间的关联备受关注。本研究通过对不孕症女性子宫内膜菌群的检测分析，发现菌群中乳酸菌丰度较高者，活产的可能性更大。本研究为进一步开展女性生育力干预研究提供了重要数据。

子宫内膜菌群研究论文不孕症怀孕妊娠

宏基因组组装基因组 (MAGs)

Nature子刊：宏基因组组装基因组实现谱系解析

通过宏基因组测序对微生物基因组进行谱系或菌株解析重建一直是一个重要但难以实现的目标,本文评述了Bickhart 等人通过结合使用 HiFi 测序、Hi-C 分箱和计算定相方法来解析基因组分箱，从被测序的绵羊粪便样本中产生数百个谱系解析基因组，朝着这一目标迈出了一大步,其介绍了 MAGPhase，这是一种改编自转录本异构体分析的定相方法，该方法使用单核苷酸多态性和测序深度来产生谱系解析的 MAGs，其提出了令人信服的证据，证明这些确实是单独的谱系，包括读长深度覆盖图和对装配图的仔细检查，还证明，与其他宏基因组方法相比，该技术在组装生物合成基因簇方面具有更高的预测能力，以及重建宿主-质粒关联的能力。

宏基因组组装基因组 (MAGs) 谱系解析 HiFi 测序重叠群分箱

癌症

天津医科大学：自噬和菌群互作调控癌症进展（综述）

天津医科大学的Yu Wang、周旋和Sinan Wang作为共同通讯作者，在Molecular Cancer发表综述文章，对癌症进展中的自噬与菌群的关系以及调节机制进行阐述，并说明了以菌群/自噬轴为靶点的多种分子制剂治疗癌症的可能性，并总结了正在进行的靶向自噬或菌群作为抗癌策略的临床试验。

癌症综述文章菌群自噬

稻谷

国内团队：中国两大仓库稻谷中菌群的时空变化

仓库储存的稻谷中的微生物活动会导致其质量下降和霉菌毒素积累。国家粮食与物资储备局科学研究院唐芳团队联合中国科学院微生物研究所蔡磊组首次使用高通量测序技术，报告了来自辽宁和重庆粮库的中国平方仓中不同储存时间和深度的稻谷的菌群，揭示了中国水稻主产区的稻谷从田间收获到仓储环节的菌群及动态变化，其结果对评估储存稻谷的产毒真菌和霉菌毒素污染的潜在风险提供了科学依据，可以帮助粮库管理人员优化储存条件并降低稻谷储存过程中有害真菌的风险，以实现存储稻谷的最佳条件。

稻谷菌群贮存收获后曲霉属

菌群

宁康等：利用同源序列解码菌群生态位关联，准确预测靶向蛋白结构

近期，华中科技大学宁康团队与合作者在PNAS发表研究。作者假设微生物生态位和蛋白质家族之间存在固有的进化联系，可用于构建精确的多序列比对（MSAs）。为了检验这个假设，作者建立了一个包含42.5亿个序列的四个主要生物群落的模型库，开发了一个名为MetaSource的机器学习模型来预测目标蛋白质的源生物群落，其可以显著提高联系图和3D结构模型的准确性，同时使用少于三倍以上的计算机内存和CPU时间。研究的结果验证了重要的生物组-序列-Pfam关联，这可以为基于菌群的蛋白质结构和功能预测的靶向方法提供更高的效率和有效性。

菌群蛋白质结构预测深度学习多序列比对蛋白质同源家族