读2025世界前沿技术发展报告53微生物组学(下)

中国国家生物信息中心国家基因组科学数据中心数据库资源 国家基因组科学数据中心(NGDC)是中国国家生物信息中心(CNCB)的组成部分,为全球科研界提供全面的数据库资源套件。在多组学数据以前所未有的规模积累的背景下,CNCB-NGDC致力于通过大数据归档、整合分析和增值整理,持续发展和更新其核心数据库资源。CNCB-NGDC扩大了与国际数据库的合作,并成立了聚焦生物多样性、中医药和肿瘤遗传学的新子中心。中心已作出大量努力,涵盖广泛的多组学数据、开发创新资源并优化现有资源。 阅读详情

1. 人类微生物组研究取得重要进展

1.1. 存在于肠道、皮肤、肺部、口腔和泌尿生殖道等不同身体部位的微生物群,在维持人体生理功能方面起着关键作用

1.2. 全面表征与疾病发病机制相关的人类微生物群,有助于推进新的潜在治疗或预防策略,应用数据驱动的微生物组诊断和干预可能在未来十年带来精准医学突破

1.3. 微生物组研究工具不断扩充

  • 1.3.1. 生物信息学、高通量测序等现代技术的进步,极大地丰富了微生物组学的研究工具,推动了对人类微生物组在健康和疾病中的价值的理解

  • 1.3.2. 美国开发出微生物质谱搜索工具microbeMASST,可以在没有先验知识的情况下将微生物与其产生的代谢物相匹配,有助于探究微生物群在肝病、炎症性肠病、糖尿病、动脉粥样硬化等健康状况中的作用,有望成为生命科学研究界的变革性资源

  • 1.3.3. 美国开发出高通量方法Boba-seq,能够比以往更快地确定微生物的基因特征和功能,还可用于与目标生物体相近的宿主体内,克服了以往的技术限制,有望在微生物功能基因组学领域产生广泛而深远的影响

  • 1.3.4. 中国开发出可广泛应用于人类、畜禽等动物肠道、粪便微生物组的GutHi-C技术

  • 1.3.5. 美国通过分析代表各种疾病、地理区域和人口群体的8000多个样本的粪便肠道微生物组图谱,开发出可以测量人体肠道微生物群健康状况的工具,命名为“肠道微生物组健康指数2”​(Gut Microbiome Wellness Index 2)​

  • 1.3.6. 荷兰开发出一种新技术,可快速高效地从粪便样本中分离出一种特定的肠道细菌亚群IgA-coated。这项新技术将有助于更好地了解微生物群在肠道和全身性炎症疾病中的作用,并为未来的治疗开辟新的途径

  • 1.3.7. 人工智能和机器学习在微生物学领域的融合预示着诊断能力和感染防控的变革时代即将到来

    • 1.3.7.1. 美国开发新的生成式AI工具Q-net,Q-net利用数字孪生模拟婴儿微生物组,帮助人们预测肠道中微生物物种的变化动态,准确率为76%

    • 1.3.7.2. 美国提出一种机器学习方法,可预测全球微生物群中的抗菌肽,并创建了包含近100万种候选抗菌肽序列的库AMPSphere,证明了人工智能方法从全球微生物组中鉴定功能性抗菌肽的能力

1.4. 人体微生物组学推进疾病发病机制的研究和对新治疗方法的探索

  • 1.4.1. 人体微生物组在人类健康和疾病中发挥着重要作用,不断发掘其与多种疾病的关系,有望带来更有效、更高效的医疗保健方法

  • 1.4.2. 爱尔兰发现肠道生物群落中的某些微生物在机体社交焦虑症发生过程和焦虑程度中扮演重要角色,提出了微生物组或能作为治疗人类社交焦虑症的潜在治疗性靶点

  • 1.4.3. 西班牙通过编辑多种细菌治疗疾病提供了更为通用的技术平台,有望通过基因电路创建智能微生物,可扩展到皮肤、免疫炎症等多个适应证

  • 1.4.4. 美国发现肠道中所发现的微生物群落的组成或许会影响小鼠对呼吸道病毒感染的易感性和严重程度,而在肠道中发现的分节丝状菌能保护小鼠免于流感病毒的感染

  • 1.4.5. 北京大学人民医院开发出基于循环微生物组DNA(circulating microbial DNA,cmDNA)的肺癌诊断模型和术后复发预测模型,能够以高敏感性识别早期肺癌,预测肺癌患者的术后复发风险,有助于提高肺癌患者的生存率,可能改变当前的肺癌筛查和监测策略

  • 1.4.6. 美国芝加哥大学开发出活体生物电子平台系统ABLE,利用细菌的细胞信号生成和传输能力,通过电生理记录和皮肤电阻抗、体温和湿度的无线探测来监测微生物驱动的银屑病干预

  • 1.4.7. 比利时指出,由于存在大量的混杂因子(confounders)​,当前的微生物组分析方法或难以精确预测与结直肠癌发展密切相关的微生物靶标,提出了多种改进现有微生物组分析方法的策略

    • 1.4.7.1. 为未来研究提供重要指导,特别是在设计研究及如何解释微生物组数据方面,未来有望在预防和治疗结直肠癌方面取得更显著的进展
  • 1.4.8. 美国进行了迄今规模最大、种族和地理范围最全面的2型糖尿病、糖尿病前期和健康血糖状态患者的肠道微生物组调查,发现肠道微生物群变化与2型糖尿病风险增加相关

  • 1.4.9. 韩国开发出超快速识别败血症病例中病原体的新方法,无需血液培养,使用一种合成的β2-糖蛋白肽直接从血液中回收多种微生物病原体,并对其进行鉴定和药物敏感性测试,以鉴定导致败血症的微生物病原体

  • 1.4.10. 美国斯坦福大学从综合人类微生物组计划(Integrative Human Microbiome Project,iHMP)宏基因组测序数据中发现全新的一大类类病毒序列,并将其命名为“方尖碑”​(obelisks)​

  • 1.4.11. 葡萄牙揭示了帕金森病患者的肠道菌群失调可能通过“肠-脑轴”​(Gut-Brain Axis)影响大脑健康,为以肠道微生物为靶点的帕金森病干预策略提供了新思路

  • 1.4.12. 美国西北大学首次证明肠道微生物可能在推动人类大脑演化中发挥了关键作用。研究发现,支持更高代谢能量生产的肠道微生物,可能是人类祖先能够满足大型大脑高能量需求的原因

2. 应对环境挑战

2.1. 微生物组学研究有助于更好地应对环境挑战并实现可持续发展

2.2. 微生物是地球生物地球化学循环的齿轮

  • 2.2.1. 地球上微生物生命的新陈代谢能力相当惊人,涵盖了大量的能量生成途径,有助于减轻气候变化、污染物和其他环境污染对海洋和陆地生态系统的负面影响,是应对气候变化、改善人类健康和促进可持续农业的关键因素

2.3. 大规模地球环境微生物取得重要进展

  • 2.3.1. 美国阐释了土壤病毒对全球生物地球化学过程的潜在影响,还涵盖了土壤病毒的各种微生物宿主、与土壤碳循环相关的关键功能,以及对理解土壤生态学至关重要的病毒代谢,将推动解决病毒生态学领域面临的迫切挑战,如新型疾病的出现、疫苗失败及耐药性问题等

    • 2.3.1.1. 指出95.8%的土壤病毒基因功能未知,急需对土壤病毒圈开展进一步调查
  • 2.3.2. 中国构建了迄今最完整的海洋微生物基因数据库

    • 2.3.2.1. 从中发现了大量具有应用潜力的基因资源,为开发新型基因编辑工具、抗菌肽、PET塑料降解酶等提供了全新思路

    • 2.3.2.2. 极大地推动相关产业发展,同时也为海洋微生物的演化、环境适应性、生态学研究和遗传资源开发与利用提供了前所未有的机遇

2.4. 微生物在可持续发展中的关键作用

  • 2.4.1. 降低大气中二氧化碳和甲烷的含量

    • 2.4.1.1. 德国设计出人工二氧化碳固定途径“THETA循环”​,标志着在活细胞中构建复杂人工固碳途径的第一步

    • 2.4.1.2. 美国使用一种特殊的甲烷吞噬微生物混合物开发出一种新工艺,可将废水中的甲烷转化为聚羟基脂肪酸酯(Polyhydroxyalkanoates,PHA)​

    • 2.4.1.3. 美国利用基因工程研制出一种防止牛呃逆的药丸,期望用新的微生物取代牛的瘤胃中产生甲烷的微生物,使牛排放更少的甲烷或不排放甲烷

  • 2.4.2. 实现可持续的农业生态系统

    • 2.4.2.1. 美国开发出人造生态系统EcoFAB,加快改良生物能源作物的开发

    • 2.4.2.2. 韩国开发出基于生物重构的升级回收技术,可将食品制造过程中作为废物丢弃的卷心菜副产品转化为可生物降解塑料

    • 2.4.2.3. 南开大学研发出一种新型、高效的大豆增产抗逆人工微生物菌剂,解决了传统菌肥持久性短、精准性低、协同性差的难题

2.4.2.3.1. 该创新菌剂可显著提高大豆对盐碱地的适应性和抗逆性,从而大幅提升大豆产量,有效解决了在盐碱地种植大豆的难题,为盐碱地的开发、农业生产效率的提升、保障国家粮食安全和促进农业可持续发展贡献了重要力量

  • 2.4.3. 驱动塑料的可持续生产和降解

    • 2.4.3.1. 美国对铜绿假单胞菌进行改造,使其以塑料垃圾聚乙烯为营养来源,制造出可生物降解的丝蛋白“蜘蛛丝”​,且制造效率和产量能与传统用于制造丝蛋白的细菌菌株类似

    2.4.3.1.1. 该“蜘蛛丝”具有高强度、高密度、轻量级、柔韧、无毒、可生物降解等特性,是避免持续塑料污染的绝佳材料,有望应用于纺织、医学及化妆品行业

    • 2.4.3.2. 美国通过对一种紫色细菌进行基因工程诱导,促使其显著增加聚羟基脂肪酸酯的产量,这种物质可用于提纯制造可完全生物降解的塑料。该研究大幅提高了顽固性细菌的生产效率,有助于发展具备更高水平的生物塑料
52、切换线性动态系统:原理、挑战与高斯和滤波解决方案 本文介绍了切换线性动态系统(SLDS)的基本原理及其在复杂时间序列建模中的应用。SLDS结合了隐马尔可夫模型的离散状态切换与线性动态系统的连续状态演化,适用于系统动态发生跳跃的场景,如化工过程监测和金融市场分析。由于精确推理在计算上不可行,文章重点阐述了高斯和滤波这一近似方法,通过有限高斯混合来逼近后验分布,并详细描述了其递归更新、权重计算与组件合并流程。同时讨论了性能评估、优化策略及常见问题的解决方案,并展望了SLDS与深度学习、在线学习和多模态融合的未来发展方向。 阅读详情

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