肠道病毒组学数据挖掘与分析方法的进展及挑战

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中文摘要：肠道病毒对肠道微生物群系的种群结构、细菌性状乃至人体健康都有十分重要的影响,但相比肠道细菌,人们对其的研究和了解仍然很缺乏.高通量测序技术以及机器学习、深度学习等方法的快速发展,为从组学途径深入研究肠道病毒提供了契机.本文针对当前肠道病毒组学领域以噬菌体、真核病毒等为对象的高通量数据,总结并分析了近年来数据挖掘和分析的共性方法和技术的发展,梳理了一系列相关的生物信息学方法和技术,其中大多适用于基于宏基因组或宏病毒组两种策略的病毒组学分析.同时,针对目前实际生物学问题和临床问题的复杂性,人工智能方法在生物信息学领域的广泛运用,以及未来三代测序技术可能的广泛使用,讨论了病毒组学数据挖掘与数据分析方法面临的问题和挑战.

外文标题：Data mining and analysis techniques for gut virome:the prospects and challenges

作者：

江小青、李墨、尹衡闯、郭倩、谭洁、吴姝芳、王春晖、朱怀球

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作者单位：

北京大学未来技术学院生物医学工程系,北京大学定量生物学中心,北京100871

关键词：

肠道病毒组宏基因组组学分析数据挖掘

基金：

国家自然科学基金国家自然科学基金国家重点研发计划重点专项国家重点研发计划重点专项

项目编号：

32070667316713662021YFC23003002017YFC1200205

出版年：

2023

DOI：

10.1360/SSV-2022-0330

中国科学(生命科学)

中国科学院

中国科学(生命科学)

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.725

ISSN：1674-7232

年,卷(期)：2023.53(5)

参考文献量91