基于微生物組大數據的疾病檢測方法來了
微生物組具有服務疾病診治與生態監控的巨大潛力，但是其影響因素錯綜復雜。如何通過菌群檢測實現快速精準的疾病診斷呢？中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞中心發明了基于菌群大數據搜索的疾病檢測方法，為此共性問題提供了原創的解決方案。該工作于3月17日在線發表于mSystems（美國微生物學會會刊）。 作為與生俱來、無處不在的“小伙伴”，微生物組與人體、環境的健康有著千絲萬縷的關聯。同時，菌群檢測具有非侵入性、可量化、可預警等優勢。因此，如何用菌群來判斷和識別人體或環境的健康狀態，一直是精準醫學和大健康的熱點問題之一。但是，作為一種疾病診斷手段，菌群面臨著三個關鍵的挑戰。 首先，“漏診”問題：現有的檢測手段通常只針對特定疾病，并依賴于該疾病已知的標識微生物來構建檢測模型。然而很多疾病尚無明確標識物，而且同一種疾病在不同人群中的生物標識物種經常不盡一致，因此難以普適性地判斷待檢樣本是否健康。其次，“誤診”問題：同一種生物標識經......閱讀全文
基于微生物組大數據的疾病檢測方法來了
微生物組具有服務疾病診治與生態監控的巨大潛力，但是其影響因素錯綜復雜。如何通過菌群檢測實現快速精準的疾病診斷呢？中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞中心發明了基于菌群大數據搜索的疾病檢測方法，為此共性問題提供了原創的解決方案。該工作于3月17日在線發表于mSystems（美國微生物學會會刊）
蘇曉泉團隊開發出基于微生物組大數據的疾病檢測方法
微生物組具有服務疾病診治與生態監控的巨大潛力，但是其影響因素錯綜復雜。如何通過菌群檢測實現快速精準的疾病診斷呢？中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞中心發明了基于菌群大數據搜索的疾病檢測方法，為此共性問題提供了原創的解決方案。該工作于3月17日在線發表于mSystems（美國微生物學會會刊）
微生物所發表中國微生物組數據平臺
10月26日，《核酸研究》（Nucleic Acids Research）在線發表中國科學院微生物研究所微生物資源與大數據中心、世界微生物數據中心馬俊才團隊題為gcMeta: a Global Catalogueof Metagenomics platform to support the ar
全球最大的海洋微生物組數據庫建立
9月4日，《自然》在線發表中外科學家的合作成果，該成果建立了全球最大的海洋微生物組數據庫，從中發掘塑料降解酶、基因編輯工具、抗菌肽等重要基因資源。山東大學微生物技術國家重點實驗室教授李盛英為文章共同通訊作者，助理研究員劉琨為文章共同第一作者。該成果在《自然》報道? ?山東大學供圖微生物已在生物制造、
全球微生物組大數據搜索引擎上線
日前，中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞研究中心正式發布首個微生物組大數據搜索引擎——MSE（Microbiome Search Engine； http://mse.single-cell.cn），使得以整個微生物組為分析單元的智能搜索和大數據挖掘成為現實。 微生物組，又稱“菌群”。
全球最大的海洋微生物組數據庫建立
9月4日，《自然》在線發表中外科學家的合作成果，該成果建立了全球最大的海洋微生物組數據庫，從中發掘塑料降解酶、基因編輯工具、抗菌肽等重要基因資源。山東大學微生物技術國家重點實驗室教授李盛英為文章共同通訊作者，助理研究員劉琨為文章共同第一作者。 微生物已在生物制造、生物醫藥、生物農業、環境治理等
微生物組測序分析的一大問題
BMC Biology雜志上的一項研究指出，許多已發表的微生物組研究其實受到了污染，錯誤的報告了來自于環境的雜菌。研究人員認為，在臨床樣本中檢測到出人意料的細菌時，不應過早將其于疾病聯系在一起。 我們機體內生活著不計其數的微生物，它們組成的生態系統就是微生物組。微生物組參與了許多重要的機體功能
全基因組測序助力食源性疾病檢測
CDC研究人員檢查用于全基因組測序的電腦芯片。 李斯特菌暴發致3人死亡并且迫使美國得克薩斯州藍鈴冰淇淋公司在上個月底召回其全部產品，這是遺傳流行病學如何正在改變食源性疾病檢測的最新例子。兩年前，位于亞特蘭大的美國疾病控制和預防中心（CDC）啟動一項試點計劃，測序與某種疾病相關聯的每個李斯特菌樣品的
微生物組大數據搜索引擎入選中國醫藥生物技術十大進展
目前，中科院青島生物能源與過程研究所研發的“微生物組大數據搜索引擎”（Microbiome Search Engine； MSE）入選“2016年中國醫藥生物技術十大進展”。 微生物組（又稱“菌群”）在人體中與生俱來，與人體健康息息相關。因此，對海量微生物組“大數據”的搜索與挖掘，有助于認
青島能源所微生物組大數據分析工具開發獲進展
元基因組是當前微生物組大數據最主要的存在形式之一。由于元基因組數據的復雜性、異質性以及指數級增長的體量，從中深度且快速發掘微生物群落結構和功能上的變化規律，一直是業界的一個重要技術瓶頸。近日，中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞研究中心發表了元基因組高性能計算分析軟件Parallel-MET
華大參與：復雜宏基因組數據的新分析法
當前分析宏基因組數據的大多數方法，都依賴于與參考基因組的對比，但是許多環境中的微生物多樣性遠遠超過了參考數據庫所覆蓋的范圍。將復雜的宏基因組數據從頭劃分為特定的生物學實體（如特定的菌株或病毒），在很大程度上仍然是一個未解決的問題。 在2014年7月6日的《Nature Biotechnolog
微生物七大基本檢測技術有哪些
微生物檢驗常規技術zhi包括七個項目，涉及培養基配制、消毒滅菌、微生物的分離純化培養、接種、無菌操作、顯微觀察、染色、計數、菌種保藏及血清學檢驗等多項微生物基本技術。
“百萬微生態”計劃將構建全球最大人體微生物組數據庫
2019年10月26日，“百萬微生態”國際合作計劃（MMHP）在深圳第14屆國際基因組學大會（ICG-14）上正式啟動，來自中國、瑞典、丹麥、法國、拉托維亞等多國科學家將合作開展微生物宏基因組研究，致力于在未來三至五年內對100萬份來自腸道、口腔、皮膚、生殖道等器官的微生物組樣品進行測序分析，繪
研究開發基于菌群大數據搜索的新疾病檢測方法
基于菌群大數據搜索引擎實現疾病檢測的原理 微生物組具有服務疾病診治與生態監控的巨大潛力，但是其影響因素錯綜復雜。如何通過菌群檢測實現快速精準的疾病診斷呢？中科院青島生物能源與過程研究所單細胞中心發明了基于菌群大數據搜索的疾病檢測方法，為此共性問題提供了原創解決方案。該研究成果近日在線發表于《美國微
Nature：藥物對腸道微生物組的影響比人們想象的要大
我們是生活在地球上用藥最多的幾代人之一。2型糖尿病、肥胖和冠狀動脈疾病等心臟代謝性疾病的發病率持續上升，并共同構成了全世界最高的死亡原因。受影響的人往往不得不連續數月甚至數年每天服用多種藥物。 如今，在一項新的研究中，位于德國海德堡的歐洲分子生物學實驗室（EMBL）的Peer Bork團隊與一
新軟件首次實現自動檢測蛋白質組數據
萊布尼茨學會分析科學研究所的研究人員將可能解決現代生命科學的重要難題：在大量的蛋白質原始數據組中自動檢測公開的數據庫中未被開發利用的數據。由于數據格式多樣、數量龐大，精確查找這些數據一直以來都相當復雜。萊布尼茨學會分析科學研究所的研究人員在最新一期《自然生物技術》（“Natrue Biotech
新軟件首次實現自動檢測蛋白質組數據
萊布尼茨學會分析科學研究所的研究人員將可能解決現代生命科學的重要難題：在大量的蛋白質原始數據組中自動檢測公開的數據庫中未被開發利用的數據。由于數據格式多樣、數量龐大，精確查找這些數據一直以來都相當復雜。萊布尼茨學會分析科學研究所的研究人員在最新一期《自然生物技術》（“Natrue Biotech
2017上半年－山東獲近20萬組環境檢測數據
日前，2017年山東省海洋生態環境監測工作會議在山東煙臺召開。會議總結分析了上半年山東省海洋生態環境監測工作情況，討論并部署了下半年工作。 山東省、市、縣22家海洋環境監測機構負責人及業務骨干40余人參加了會議，省廳環保處調研員崔洪國到會講話。 上半年，山東省各級海洋環境監測機構緊緊圍
大血管疾病的原因
大血管疾病分為兩大類：狹窄性和擴張性的。 狹窄性大血管疾病臨床表現取決于狹窄部位對應的供血器官。主動脈縮窄主要表現為高血壓和充血性心衰。如果累及腦供血，可表現為頭暈、頭痛、耳鳴、視力損害、語言障礙，甚至意識模糊和癱瘓；如果影響肢體供血，可表現為疼痛和間歇性跛行。 擴張性的大血管疾病就是我們通
大血管疾病的診斷
心臟檢查：破入右心室的主動脈竇動脈瘤，在胸骨左緣第3、4肋間捫到震顫和聽到粗糙Ⅳ級連續性雜音，向心尖傳導；破入右心房者震顫和雜音則偏向胸骨正中或右緣。可有周圍血管體征如脈壓增寬、水沖脈、槍擊聲等，并可有肝腫大等右心衰竭體征。 心電圖：電軸左偏、左心室高壓、肥大或左右心室肥大。x線檢查：心影增大
大血管疾病的概述
大血管疾病是一類很兇險的疾病，發病急，進展快，病死率高。這里所說的大血管主要是指人體的主動脈——最主要的動脈。從外形上看，這些血管的口徑大，管徑粗；從功能上講，這些血管的功能作用也很大，人體所有組織器官的血液供應都來源于它。
融智生物發布全球首個商用化生物組學微生物質譜數據庫
近日，融智生物宣布建設完成基于全新生物組學理念的微生物質譜數據庫。這是全球首次發布商品化生物組學微生物質譜數據庫。 傳統上，基于不同的細菌或真菌內蛋白組成分特別是核糖體蛋白有顯著的差異，對核糖體蛋白組的質譜測試，可用于快速、高準確度鑒定微生物。基質輔助激光解吸電離飛行時間質譜（MALDI-TO
微生物如何幫助治療疾病？
微生物在治療疾病方面發揮著多種作用，主要通過以下幾種方式： 抗生素治療： 許多微生物能夠產生抗生素，這些抗生素可以殺死或抑制其他微生物的生長。例如，青霉素是由青霉菌產生的，能夠有效治療由革蘭氏陽性細菌引起的感染。 疫苗預防： 微生物或其組分(如蛋白質、多糖等)可以用作疫苗的原料，通過接種
大數據分析預測常見致命疾病風險－基因檢測時代來臨！
圖片來源： Lauren Solomon這些測試利用基因組中數百萬個地方的信息來確定五種疾病的風險，可以在癥狀出現之前就預示更有可能發展成潛在的致命疾病。雖然這項研究數據源自英國，但它表明，僅根據基因變異，美國就有高達2500萬人患冠狀動脈疾病的風險可能比正常人高出3倍以上。此外，還有數百萬人患其他
李小兵教授：微生物組學是影響未來的三大科技之一
近日，由中國廣告主協會標準與認證咨詢專業委員會承辦，多家行業研究機構協辦的2019年中國廣告主大會“標準與認證服務發展論壇”在杭州舉行。國家工程實驗室教授、黔酸寶生物實驗室主任李小兵 國家工程實驗室教授、黔酸寶生物實驗室主任李小兵出席論壇，并發表“標準與認證是中國大健康產業發展的基石”主題演講
世界微生物數據中心落戶微生物所
在近日召開的第12屆國際菌種保藏大會上，經過大會專家委員會評審并經世界菌種保藏聯合會理事會審議通過，中國科學院微生物研究所在眾多的競爭者中脫穎而出，成為世界微生物數據中心（World Data Center for Microorganisms, WDCM）新的主持單位。 W
“大數據”助力人類疾病研究
近年來，科學家們依托“大數據”在改善人類健康、助力人類疾病研究上取得了重大進展，本文中，小編就對近期相關研究成果進行整理，分享給大家！ 圖片來源：CC0 Public Domain 【1】Front Immunol：大數據幫助設計更好的流感疫苗 doi：10.3389/fimmu.2019
群眾基因數據：揭示疾病病因
本月月初，來自40個國家的研究人員和提倡者成立了一個全球聯盟來開啟安全共享的基因組和臨床數據庫，目的是為了在這個時代結束時可以使人類能夠利用遺傳數據。 英國政府，凱薩醫療機構及美國共同努力收集和整理了大量的遺傳數據。但是隨著全球的聯盟，有一天臨床醫生可以廣泛使用遺傳數據，全世界的研究者可以
大數據揭示疾病間驚人聯系
據《醫學報刊》近日消息稱，美國芝加哥大學藥物與人類遺傳學研究中心教授安德烈·柴斯基及其團隊，研究了來自近13萬個家庭的48萬人的醫保大數據，結合4000萬家庭的某大型數據庫的患者子數據庫信息，并根據遺傳相關和環境相關的標準，創建了新的常見病分類方法。 傳統疾病分類多基于癥狀或解剖學，可能會對潛
碳衛星獲取首組觀測數據
記者2月23日從中科院獲悉：中國首顆全球二氧化碳監測科學實驗衛星（簡稱“碳衛星”）已成功獲取首批觀測數據。 碳衛星于2016年12月22日在酒泉衛星發射中心成功發射入軌。經過平臺測試、載荷加熱排污等一系列工作后，有效載荷于今年1月12日成功開機，13日轉入在軌觀測任務模式并獲取首批觀測數據。