陈卫华
华中科技大学生命科学与技术学院教授、博士生导师
陈卫华，教授、博士生导师；海外引进高层次人才。研究主要方向是肠道菌群精细调控与人体健康。通过实验与生物信息学分析相结合，发现肠道和肿瘤部位微生态异常与疾病的关联；利用噬菌体或小分子物质对特定肠道细菌精准调控，以达到改善微生态、改善和治疗疾病之目的。截止2021年9月，以主要作者（通讯或第一）身份在Science、Cell Metabolism、Nature Communications、Molecular Systems Biology、Nucleic Acids Research等杂志发表文章60多篇。他引4100多次，H-因子28。
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赵兴明+郑琰+陈卫华：人类的4种真菌“肠型”结构
复旦大学类脑智能科学与技术研究院赵兴明教授、人类表型组研究院郑琰研究员，以及华中科技大学的陈卫华教授在Microbiome上发表了题为Enterotypes of the human gut mycobiome的研究论文。此研究揭示了肠道真菌组成高度结构化的性质，并发现其与宿主表型之间的紧密相关性。
08-16
陈卫华+赵兴明+刘智：大规模解析人类肠道噬菌体的DNA甲基化
DNA甲基化在噬菌体的生存中起着至关重要的作用，但对其基因组甲基化的理解仍然有限。近日，华中科技大学陈卫华和刘智、复旦大学赵兴明、欧洲分子生物学实验室Peer Bork及团队在Advanced Science发表最新研究，使用单分子实时测序分析了来自104个粪便样本的近9000个宏基因组组装的高质量噬菌体的DNA甲基化模式，发现肠道噬菌体普遍存在甲基化，进一步分析揭示广泛的DNA甲基化与其编码的甲基转移酶有关，值得关注。
07-06
陈卫华+赵兴明等：基于肠菌的机器学习模型对20种疾病的诊断性能如何？
近日，复旦大学赵兴明、华中科技大学陈卫华及团队在Gut Microbes发表最新研究，系统地评估了基于肠道菌群的机器学习分类器对20种疾病的跨队列分类性能，发现可以使用肠道菌群作为独立的、跨队列的诊断工具，但仅用于少数肠道疾病。
05-11
陈卫华+赵兴明等：用于识别和校正宏基因组数据装配错误工具—metaMIC
近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院Luis Pedro Coelho、赵兴明、华中科技大学陈卫华及团队在Genome Biology发表最新研究，开发了一种基于机器学习，用于全自动识别和纠正宏基因组数据中装配错误的工具metaMIC（https://github.com/ZhaoXM-Lab/metaMIC），通过模拟和真实数据集验证，发现metaMIC的性能良好可为下游分箱提供可靠基础，值得测试。
2022-11-24
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赵兴明+郑琰+陈卫华：人类的4种真菌“肠型”结构
① 收集了来自欧洲、北美洲以及亚洲的16个队列的3,363个肠道真菌样本，其中包括自测的中国人572个样本；② 确定了四种在不同队列及人群中均稳定存在的四类真菌肠型；③ 评估了这四类肠型结构的特性，发现这些真菌肠型在多样性、物种和功能组成上均存在显著差异；④ 发现宿主的表型，包括年龄和疾病，都与特定的真菌肠型有明显的联系；⑤ 研究还指出，一种在Can_type肠型中富集的真菌相关的有氧呼吸通路介导了衰老与肠道屏障受损之间的关联。
08-11
陈卫华+赵兴明+刘智：大规模解析人类肠道噬菌体的DNA甲基化
① 使用单分子实时测序分析了来自104个粪便样本的8848个宏基因组组装的高质量噬菌体的DNA甲基化模式，发现97.60%的肠道噬菌体表现出甲基化；② 超三分之一的噬菌体拥有DNA甲基转移酶 (MTase)，MTase拷贝数的增加与较高的基因组甲基化密度、特定甲基化基序及某些噬菌体群患病率升高有关；③ 这些MTase中的大多数与肠道细菌编码的MTase具有密切的同源性，提示它们在噬菌体-细菌互作期间发生交换；④ 这些MTase还可用于准确预测噬菌体-宿主关系。
06-29
陈卫华+赵兴明等：基于肠菌的机器学习模型对20种疾病的诊断性能如何？
① 纳入69项研究含83个队列，共5984个病例和3724个对照，涉及20种常见疾病，通过肠菌种或属级分类学相对丰度构建机器学习分类器，对每种疾病预测验证；② 除肠道疾病外，所有单队列分类器在交叉队列验证中均未能准确预测疾病，平均AUC为0.64；③ 相比16S扩增子数据，有更高分类分辨率的mNGS数据可显著提高外部验证性能，但仅限于肠道疾病；④ 使用更多的样本作为训练数据，可显著提高所得分类器在外部验证中的预测性能（尤其是非肠道疾病）。
05-04
陈卫华+赵兴明等：利用基因组分辨肠道宏基因组学计算策略的调查（综述）
① 利用4种测序技术（mNGS、PacBio、Nanopore和metaHiC），在三个数据集上评估基因组解析宏基因组学的计算工具和测序平台（共40种组合），根据多个性能确定组装和分箱最佳工具；② 混合组装和基于metaHiC分箱组合的性能表现最好，其次是混合和长读长组装；③ 长读长和metaHiC测序可将更多可移动元件和抗性基因与细菌宿主相关联，提高公共人类肠道参考基因组的质量，其中32%的高质量MAGs质量优于统一人类胃肠道基因组目录（UHGG）2版或新版。
04-27
陈卫华+赵兴明等：用于识别和校正宏基因组数据装配错误工具—metaMIC
① metaMIC是一种基于机器学习，用于全自动识别和纠正宏基因组数据中装配错误的工具；② 包括从双端reads或组装contigs中提取各种类型特征、利用机器学习（随机森林分类器）识别错误装配、拆分错误组装并纠正3个步骤；③ 在CAMI模拟和真实数据集（2个队列含162个人类肠道样本）上测试，发现metaMIC识别错误装配性能优于现有工具（ALE和DeepMAsED）；④ metaMIC可有效纠正宏基因组数据组装错误，提高后续分箱基因组的完整度，降低污染率。
2022-11-14
张明智+陈卫华+李兆明：肠道菌群可作为NK/T细胞淋巴瘤的诊断和预后标志物
① 纳入42例未经治疗的NK/T细胞淋巴瘤（NKTCL）患者和33例健康对照（HC），进行粪菌测序，建立预测NKTCL的菌群标志物模型；② 该模型可准确区分NKTCL和HC，在训练队列、验证队列和交叉验证中的准确率分别达到0.868、0.910、0.813；③ 该模型具有良好的特异性，在29个其他疾病肠道菌群队列的健康对照的总体假阳性率为3.1%；④ 建立副血链球菌/Romboutsia timonensis菌指数（SRI），高SRI与NKTCL患者不良预后及较短的总生存期相关。
2022-11-08
陈卫华+刘智+王海磊：工程噬菌体或可用于治疗肠出血性大肠杆菌感染
① 构建特异性靶向出血性大肠杆菌（EHEC）的工程化λ噬菌体（Eλ），包含CRISPR-Cas3系统及靶向EHEC毒力基因eae的间隔序列，并敲除其裂解基因cro以增强杀伤力；② Eλ对EHEC体外生长的抑制显著优于野生噬菌体（wtλ），对EHEC的清除具有菌株特异性并未造成耐药；③ Eλ比wtλ更高效地清除小鼠体内的EHEC，显著扭转EHEC导致的体重减轻、结肠缩短和组织损伤，降低炎症因子水平；④ Eλ比wtλ更有效地恢复EHEC破坏的小鼠肠道菌群丰度和多样性。
2022-07-25
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注：FA表示第一作者；CA表示通讯作者；SA表示高级作者
2023
CACross-Platform Transcriptomic Data Integration, Profiling, and Mining in Vibrio cholerae
Microbiol Spectr, 10.1128/spectrum.05369-22
CAPerformance of Gut Microbiome as an Independent Diagnostic Tool for 20 Diseases: Cross-Cohort Validation of Machine-Learning Classifiers
Gut Microbes, 10.1080/19490976.2023.2205386
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CAA survey on computational strategies for genome-resolved gut metagenomics
BRIEF BIOINFORM, 10.1093/bib/bbad162
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CAEnrichment Culture but Not Metagenomic Sequencing Identified a Highly Prevalent Phage Infecting Lactiplantibacillus plantarum in Human Feces
Microbiol Spectr, 10.1128/spectrum.04340-22
2022
CACannabis sativa L. alleviates loperamide-induced constipation by modulating the composition of gut microbiota in mice
FPHAR, 10.3389/fphar.2022.1033069
CAmetaMIC: reference-free misassembly identification and correction of de novo metagenomic assemblies
GB.C, 10.1186/s13059-022-02810-y
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CAGut microbiota as non-invasive diagnostic and prognostic biomarkers for natural killer/T-cell lymphoma
Gut, 10.1136/gutjnl-2022-328256
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CAIntegrated multi-omics reveal important roles of gut contents in intestinal ischemia-reperfusion induced injuries in rats
Commun Biol, 10.1038/s42003-022-03887-8
头衔
华中科技大学生命科学与技术学院教授、博士生导师
简介
陈卫华，教授、博士生导师；海外引进高层次人才。研究主要方向是肠道菌群精细调控与人体健康。通过实验与生物信息学分析相结合，发现肠道和肿瘤部位微生态异常与疾病的关联；利用噬菌体或小分子物质对特定肠道细菌精准调控，以达到改善微生态、改善和治疗疾病之目的。截止2021年9月，以主要作者（通讯或第一）身份在Science、Cell Metabolism、Nature Communications、Molecular Systems Biology、Nucleic Acids Research等杂志发表文章60多篇。他引4100多次，H-因子28。
教育经历
2003年~2006年：中国科学院北京基因组研究所，遗传学，博士
2000年~2003年：东北师范大学生命科学院遗传与细胞研究所，遗传学，硕士
1996年~2000年：河南师范大学生物科学学院，生物学，学士
工作经历
2016年9月~至今：华中科技大学生命学院，生物信息与系统生物学系，教授
2014年~2016年：瑞士生物信息学研究所，博士后
2008年~2013年：欧洲分子生物学实验室，博士后
2007年~2008年：杜塞尔多夫大学，博士后
2006年~2007年：北京基因组研究所，研究助理
主要研究领域与方向
肠道菌群与人体健康，鉴定疾病标志菌，构建疾病诊断机器学习模型。利用公共和自有数据，验证标志菌和模型的多中心、跨地域稳定性。
肠道菌群精细调控。研究噬菌体与肠道细菌的关系，通过发现、改造噬菌体实现对特定肠道细菌的示踪和精细调控（敲除）。
其他专家 更多>>
蔡军
中国医学科学院阜外医院副院长兼高血压中心主任、高血压病区主任
蔡尚
西湖大学生命科学学院研究员
刘心娟
首都医科大学附属北京朝阳医院副主任医师
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