Binbin Xia

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王军+陈义华NBT突破：用人工智能大规模挖掘人肠道菌群中的抗菌肽

抗生素耐药菌（特别是多重耐药菌）对人类健康造成严重威胁，亟需开发新的抗菌药物。生物体（包括肠道微生物）产生的抗微生物肽（AMP）是研发新型抗菌药物的弹药储备库，但受限于已有技术，仍有大量AMP尚未被挖掘出来，人工智能（AI）算法在该领域中有很大的应用潜力。中国科学院微生物研究所王军团队与陈义华团队合作在Nature Biotechnology发表最新研究，结合多种自然语言处理神经网络模型，建立了能自主学习AMP序列特征从而挖掘鉴定新型AMP的AI方法，并用该方法从人肠道微生物组数据中挖掘出181个新型AMP，包括能在体内外有效抑制多重耐药菌的强效AMP。总之，这项概念验证研究不仅为研发抗菌药物提供了大量的候选AMP，也为利用AI从宏基因组数据中挖掘功能肽提供了一个优秀的范例。

药物研发抗菌肽人工智能深度学习宏基因组

三代测序技术的宏转录组

王军+周宏伟+解立新：建立靶向RNA的病原检测新方法mtNGS和mtTGS

以牛津纳米孔测序技术（ONT）为代表的三代测序拥有快速制备文库及超长读长等优势，能有效提高临床样本中病原的检测，而ONT直接RNA测序技术也为临床样本中RNA病原无偏的检测提供了可能。为此，中科院微生物所王军、南方医科大学珠江医院周宏伟、解放军总医院第八医学中心解立新与研究团队，收集了肺泡灌洗液、脑脊液和血液样本，建立了RNA/cDNA靶向测序（mtNGS（使用二代测序技术的宏转录组）），以减少临床样本中的宿主核苷酸比例，并通过与ONT相结合（mtTGS（使用三代测序技术的宏转录组））以缩短测序时间。

三代测序技术的宏转录组牛津纳米孔技术病原检测宏基因组测序