第1章微生物組1
11基本概念1
111微生物群2
112宏基因組4
113微生物組5
12微生物組高通量測序5
121擴(kuò)增子測序6
122宏基因組測序7
123測序技術(shù)的發(fā)展9
124鳥槍法宏基因組測序的拓展研究11
13微生物組測序數(shù)據(jù)和基本分析流程14
小結(jié)16
參考文獻(xiàn)16
第2章微生物組大數(shù)據(jù)及其主流分析方法20
21基本概念及分類20
22微生物組大數(shù)據(jù)的特征22
23微生物組的主流數(shù)據(jù)庫23
24微生物組的主流數(shù)據(jù)分析方法和軟件24
241擴(kuò)增子分析軟件27
242宏基因組分析軟件27
243統(tǒng)計(jì)和可視化工具28
25微生物組數(shù)據(jù)整合中的批次效應(yīng)28
251平均中心方法30
252Zscore方法30
253基于比值的方法31
254距離加權(quán)判別法31
255ComBat方法31
256基于奇異值分解方法31
257替代變量分析法31
26微生物數(shù)據(jù)分析流程32
26116S擴(kuò)增子數(shù)據(jù)分析流程33
262宏基因組數(shù)據(jù)分析流程35
小結(jié)37
參考文獻(xiàn)37
第3章微生物組大數(shù)據(jù)挖掘43
31微生物組大數(shù)據(jù)挖掘概述43
311微生物組數(shù)據(jù)挖掘背景43
312人工智能簡介44
313人工智能和高性能計(jì)算47
314機(jī)器學(xué)習(xí)的概念及方法47
315深度學(xué)習(xí)的概念及方法52
316計(jì)算機(jī)經(jīng)典算法簡介58
32微生物組數(shù)據(jù)挖掘方法61
321微生物組大數(shù)據(jù)挖掘主流方法及其特征61
322微生物組數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介62
323微生物標(biāo)志物挖掘及經(jīng)典案例64
324微生物組樣本比對和特征預(yù)測及經(jīng)典案例65
325微生物組時(shí)序網(wǎng)絡(luò)挖掘及經(jīng)典案例66
33微生物組大數(shù)據(jù)挖掘的人工智能方法67
331在生物研究中的人工智能方法67
332在微生物組研究中的人工智能方法71
333人工智能應(yīng)用實(shí)例73
34微生物組數(shù)據(jù)挖掘的瓶頸問題及應(yīng)對策略77
341微生物組大數(shù)據(jù)挖掘瓶頸77
342微生物組大數(shù)據(jù)挖掘瓶頸問題的應(yīng)對策略78
小結(jié)80
參考文獻(xiàn)81
第4章微生物組大數(shù)據(jù)的應(yīng)用85
41不同宿主環(huán)境下的微生物組數(shù)據(jù)研究86
411大黃蜂微生物組研究86
412魚類微生物組研究87
413小龍蝦微生物組研究89
414從抗生素耐藥性角度研究水稻小龍蝦共養(yǎng)模式90
415雞微生物組研究91
416歐洲野兔微生物組研究91
417家畜微生物組研究92
42人體微生物組數(shù)據(jù)研究93
421腸型分析96
422腸道微生物亞群與飲食、代謝疾病的關(guān)聯(lián)分析97
423人類飲食與腸道菌群的個(gè)性化關(guān)聯(lián)98
424體育鍛煉與腸道菌群的相關(guān)性研究98
425幼兒腸道微生物組的時(shí)間發(fā)育變化100
426腸道菌群與年齡預(yù)測101
427微生物組與癌癥相關(guān)性研究101
428腸道菌群與非酒精性脂肪肝的防治102
429腸易激綜合征患者腸道菌群的研究103
4210類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎患者微生物失調(diào)和代謝紊亂研究104
4211下呼吸道細(xì)菌性感染診斷研究105
4212腸道菌群可塑性研究105
43環(huán)境和工程領(lǐng)域的微生物組數(shù)據(jù)研究106
431土壤微生物組研究107
432污水處理廠微生物群落挖掘108
433植物根際微生物群落研究109
434甘草基因表達(dá)微生物群落代謝產(chǎn)物調(diào)控模式研究110
435地下水微生物來源分析111
436水體抗生素抗性基因研究112
437湖泊抗生素抗性基因研究113
438全球海洋宏轉(zhuǎn)錄組研究114
439海洋微生物群落中的抗生素抗性基因研究115
4310利用海洋宏基因組學(xué)預(yù)測新蛋白質(zhì)家族116
4311重癥監(jiān)護(hù)病房微生物研究117
4312微生物溯源研究118
4313本體感知深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于微生物溯源的研究119
4314遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于微生物分類研究120
小結(jié)121
參考文獻(xiàn)122
第5章微生物組大數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢和未來態(tài)勢129
51人工智能賦能的微生物組大數(shù)據(jù)挖掘的總體知識框架131
52新技術(shù)和新發(fā)現(xiàn)驅(qū)動微生物組研究的不斷進(jìn)步131
53微生物組暗物質(zhì)和大數(shù)據(jù)挖掘137
參考文獻(xiàn)140
附錄143
附錄1術(shù)語解釋144
附錄2微生物基因組概述150
附錄3基因組功能注釋153
附錄4人類微生物組研究的30個(gè)重大里程碑事件157