- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
算法：IMPACT通过微生物特征分析可解释的微生物表型
介绍人类肠道微生物群由数万亿细菌组成，对健康和疾病有重大影响。通过现代技术的进步，高通量分析提供了增强我们对微生物组与复杂疾病结果之间联系的理解的潜力。 然而，目前的微生物组模型缺乏微生物特征的可解释性，这仍然是一个开放的挑战，限制了对肠道微生物组在疾病中的作用的更深层次的理解。 这使得提取与疾病结果相关的分类群标记（特征）及其相关的功能性微生物特征和代谢物成为可能。 IMPACT通过使用从微生物注释数据库Agora2 （Heinken et al. 2023）和微生物目录（Shaaban et al. 2018）中提取的物种水平的人类共代谢功能信息来考虑类群相似性。 一旦分类群的重要性被提取出来，我们将这些信息与微生物数据库相关联，以研究重要分类群的代谢物和功能微生物特征（如革兰氏状态）的模式。
25610编辑于 2025-01-13- 来自专栏全栈程序员必看
微生物测序分析LEfSe
着色原则：无显著差异的物种统一着色为黄色，差异物种 Biomarker跟随组进行着色，红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群，绿色节点表示在绿色组别中起到重要作用的微生物类群，其它圈颜色意义类同
6K30编辑于 2022-06-26 - 来自专栏生信宝典
微生物组分析 · 进阶
背景：国际微生物组、中国微生物组计划 研究对象：人、动物、植物、环境 研究方法：培养组学、扩增子、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏代谢组、宏基因组关联分析、宏表观组…… 宏基因组学的研究热点：培养组、肠菌与疾病 主要通过MetaPhlAn2基于己报导的所有微生物基因组获得物种组成，基于UniRef、EggNOG、KEGG等蛋白数据库确定功能组成。
1.7K21发布于 2019-12-11 - 来自专栏蓝桥杯历年省赛真题集
蓝桥杯之微生物增值
题目内容 假设有两种微生物X和Y，X出生后每隔3分钟分裂一次（数目加倍），Y出生后每隔2分钟分裂一次（数目加倍）。一个新出生的X，半分钟之后吃掉1个Y，且从此开始每隔1分钟吃掉1个Y。
92530发布于 2019-01-21 GMSB文章七：微生物整合分析
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍本文通过多元方差分析和典型相关分析研究微生物（species）、 Microbiome vs. cytokines 差异物种和细胞因子的关联分析，采用多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）方法来评估细胞因子和微生物物种之间的多变量关系因变量 SCFAs 差异物种和短链脂肪酸的关联分析，采用多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）方法来评估短链脂肪酸和微生物物种之间的多变量关系因变量
45710编辑于 2024-06-29- 来自专栏科技记者
InSilicoSeq——微生物数据测序模拟工具
对于环境微生物（宏基因组或扩增子）来说，除了使用ZymoBIOMICS[1]微生物标准品测序数据和一些已经发表的公共数据来验证，还可以在NCBI下载基因组完成图、草图、16s rRNA等序列，使用软件将基因组打断
47610编辑于 2024-11-23 识别差异微生物的方法汇总
Sparsity即使在同一环境中，不同样本的微生物出现概率或者丰度都是不一样的，大部分微生物丰度极低。又因为在测序仪的检测极限下，微生物丰度（相对或绝对丰度）为0的概率又极大增加了。 差异分析方法不同的差异分析方法识别到差异微生物可能会存在较大的区别，这是因为这些方法的原理是不一样的，但从微生物的数据特点而言，方法需要符合微生物数据特性。 其核心原理包括以下几个方面：相对丰度建模：Corncob 通过统计模型来分析微生物的相对丰度数据，考虑到数据的组成性特征，即样本中各微生物的相对丰度总和为1。 β-二项式分布：Corncob 假设微生物的计数数据遵循β-二项式分布，这种分布可以更好地描述微生物组数据中的离散性和过度离散现象。 稀疏性和零膨胀数据处理：Corncob 还考虑到了微生物组数据的稀疏性，即许多微生物在多数样本中可能未被检测到，以及零膨胀问题，即存在大量零计数的情况。
81010编辑于 2024-06-17- 来自专栏肠道菌群与代谢组学
微生物组学1—基础概念
微生物组学1—基础概念今天开始跟着“生信技能树”进行微生物组学的学习，以下笔记以“生信技能树”教学内容为大纲，并综合各方面内容（华大基因、中科新生命微生物组产宣材料、chatgpt等）整理而来。 ASV vs OTU：微生物组分析的新旧范式OTU，中文叫“操作分类单元”，是在微生物多样性研究中，用于表示一组相似的微生物序列的分类单元。在16S、18S或ITS测序中，会得到大量的DNA序列。 通常，97% 相似度 代表“可能属于同一物种”OTU 实质上是多个高度相似序列的“代表”代表序列可以用来做分类注释、绘制微生物丰度图等易于理解和操作；支持较大样本量的处理；被广泛应用于早期微生物组研究中 通俗来说就是：“这个样本里的微生物种类多不多？它们的分布是否均衡？” 通俗点说就是：“样本 A 和样本 B 的微生物种类差不多吗？结构差多少？”。
80110编辑于 2025-04-09 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
微生物组研究中的术语建议~~
Microbiota 在特定环境中存在的微生物的集合。微生物的普查利用分子方法建立，主要依靠分析16S rRNA基因、18S rRNA基因或其他标记基因和基因组区域，并从给定的生物样本中扩增和测序。 Microbiome 这个术语指的是整个生境，包括微生物(细菌、古菌、低等和高等的真核生物、病毒)及其基因组，以及周围的环境条件。这个定义基于“biome”，即特定环境中的生物和非生物因素。 该方法提供了有关复杂微生物群调控和表达谱的信息。 Metaproteomics 这个术语指的是在给定时间点对环境或临床样本的蛋白质进行大规模表征。 Microflora这个词已经用了很长时间，然而它的定义并不证明它可以用来描述与人类有关的微生物群落(即microbiota)。Microflora主要还是指微型植物，或微型栖息地的植物或植物群。 Microflora指的是植物而不是微生物。近期文献中用它指微生物其实是一种误用。 作者建议用microbiota来描述生活在微生境中的微生物的集合。 END
1.1K31发布于 2020-06-01 - 来自专栏英雄爱吃土豆片
OJ刷题记录：问题 A: 微生物繁殖
问题 A: 微生物繁殖 题目描述： 假设有两种微生物 X 和 Y X出生后每隔3分钟分裂一次（数目加倍），Y出生后每隔2分钟分裂一次（数目加倍）。
45730发布于 2020-10-29 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
Frontiers: 样本量决定了微生物数量
Published: 07August 2019 Link: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2019.01820/full#h1 核心结果：微生物
60931发布于 2020-06-01 - 来自专栏微生态与微进化
微生物生态相关性网络构建
这里以目水平的微生物群落以及环境因子数据为例构建相关性网络： #读取物种与环境因子数据 community=read.table(file="otu_table_L4.txt", header=TRUE
1.1K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生信菜鸟团
NetCoMi | 微生物组数据的网络比较
❝本文翻译整理自：https://github.com/stefpeschel/NetCoMi ❞ 从高通量测序数据中获得微生物关联网络已是一种常见的数据分析方法，使我们得以了解微生物群落在环境中的复杂相互作用 一般来说，网络分析工作流程包括几个步骤，包括零值处理，数据归一化以及计算微生物关联。 NetCoMi 包含了构建差异网络的功能，从而可进一步探究一对微生物的关联在两组之间是否存在显著差异。 此外，NetCoMi 还可以构建和分析微生物组样本的相异度网络，对整个微生物组样本的异质性进行可视化。 在这个相异度网络中， Hubs 定义为与数据集中许多其他样本具有相似的微生物组成的样本。
5.2K21发布于 2021-04-29 - 来自专栏科技记者
几个肠道微生物检测方法的对比
而早就有人把目光投向了肠道微生物群的检测，最近一段时间ncs的接力发表足以说明它的火热，检测公司国外有ubiome等，国内也有多家公司进行这个检测。 那么单看肠道微生物的检测方面，qpcr主要检测内容是益生菌或者共生菌的检测。 人体肠道微生物诊断服务（分析肠道微生物数量及功能表达，优化个人饮食结构） 合作概况 5.芯片 Affymetrix有一款Axiom Microbiome array的芯片，可以检测细菌、真菌和病毒，但是其不能对检测目标进行任何定量 ，于是，这个的应用性大打折扣，只能用于科研的微生物鉴定之类的了。 总计约12，600种微生物（古细菌、细菌、原生动物、真菌和病毒）。其中包括近1000种引起人类疾病的微生物，还可以鉴定质粒中的毒力基因。
4.1K20发布于 2020-03-03 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
微生物研究中的“双零问题”
上文《微生物网络构建原理: SparCC, MENA, LSA, CoNet》提到了微生物数据由于存在双零问题，会使得相关性偏高。 typical horseshoe shape 2017年有文章专门讨论了微生物研究中的马蹄形效应，还是Rob Knight大神的作品： ? 这里不再赘述。
1.7K41发布于 2020-06-01 - 来自专栏生信菜鸟团
比较微生物组中的差异分析方法
在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。 但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们： •高维特征集（通常超过 100 到 10,000 个特征）；•高度稀疏（许多特征仅在少数样本中被发现）；•特征间复杂的相关性结构；•计数的组成性 MaAsLin2 是 MaAsLin（Microbiome Multivariable Association with Linear Models） 的升级版，主要基于线性模型进行多元关联分析，分析表型和微生物特征之间的相关性 ANCOM-BC ANCOM-BC 引入了一种包含偏差校正的微生物组组成分析方法，该方法可以估计未知的抽样比例，并校正由样品之间的差异引起的偏差，绝对丰度数据使用线性回归框架建模。
8.2K30编辑于 2021-12-13 - 来自专栏生信修炼手册
Glimmer:识别微生物中的蛋白编码基因
Glimmer软件采用马尔科夫模型识别微生物中的蛋白编码基因，主要是针对细菌，古菌和病毒。
1.2K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
Bioinformatics：线性分解模型LDM检验微生物差异
: 对任何微生物组效应的整体假设(global hypothesis)的检验，该检验不提供关于单个OTUs贡献的任何信息； 和针对单个OTU的检验，通常不提供微生物组效应的整体检验。 两项微生物组研究的数据分析说明了LDM在各种微生物组研究中的灵活性。 背景知识 整体效应的检验方法：PERMANOVA，MiRKAT，aMiSPU，pairNM。 可用于测试感兴趣的变量与总体微生物组成显著相关的假设。然而如果发现整体微生物组效应，这些方法不能提供对单个OTUs的效应或贡献的检验。 在此引入线性分解模型(LDM)，用于分析在16S rRNA研究或宏基因组测序研究中获得的微生物计数或相对丰度数据。 LDM给出了一个统一的方法，允许微生物组对感兴趣的任意特征的总体检验，同时还提供了OTU特有的检验，对应于单个OTU对总体检验结果的贡献。
79730发布于 2021-07-30 - 来自专栏生信菜鸟团
PhyloPhlAn 3.0 微生物组系统发育分析
目前已有许多软件算法可用于微生物基因组和宏基因组数据的系统发育研究，比如 PhyloPhlAn，PhyloSift，ezTree，GToTree，AMPHORA 等等。 PhyloPhlAn 3.0 可整合超过 80,000 个分离基因组和150,000 个 MAG 分析新生成的微生物基因组，进行从菌株到门水平的系统发育分析。
9.3K24发布于 2020-06-02 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
微生物生态相关期刊(二)——Molecular Ecology Resources
另外除了微生物方向，利用各种分子生物学手段研究宏观的动物、植物的文章也是其重要的接收对象。目前该杂志上中国文章还较少，大家可以多多关注。
5.3K31发布于 2020-09-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号