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第 2 天 2025 年 2 月 28 日，星期五
SSY1 血液系统恶性肿瘤基因组医学的期望与挑战 演讲者：片冈圭介、福岛健太郎 演讲者：宫本敏宏、加藤基宏 主席：井筒浩二、前田贵宏（大塚制药株式会社）
amplicon宏基因组学
Amplicon宏基因组学是基于微生物RRNA基因的NGS测序。由于ngs读取长度受到限制，因此只能放大和测序rRNA基因的一部分。对于原核生物，该分析靶向16S rRNA基因的高变量区域（V1-9），而对于真菌，内部转录的间隔区域（ITS）用于分类分析（见图1）。理想的底漆系统应该足够通用，以涵盖广泛的分类群体，而随之而来的扩增子必须提供足够的分类信息来进行可靠的分类学分类。根据我们的经验和16S/ITS分析管道的验证，我们建议表1中显示的引物系统。我们的服务不仅限于显示的标记基因和底漆系统，还限于其他系统发育标记基因（例如，细胞色素C氧化酶I）和底漆系统可以使用。试点研究对于为您的特定研究问题找到最佳的底漆系统非常有帮助。
宏基因组学的表现
肺部感染每年在世界范围内造成大量发病率和死亡率，并导致脓胸、胸腔积液和肺脓肿等各种并发症 ( Magill et al., 2014)。肺部感染是由各种微生物病原体引起的免疫介导的肺部疾病，包括真菌、细菌、病毒、非典型病原体和寄生虫。及早识别和验证病原体并使用适当的抗生素治疗对于改善肺部感染的预后至关重要。相反，延误可能会导致病情恶化和更大的死亡风险。长期以来，病原菌的检测主要依赖于常规检查 (CE)，例如涂片、培养、免疫学测试和聚合酶链反应 (PCR)。痰样本、纤维支气管镜刷活检、支气管肺泡灌洗液 (BALF) 和支气管内活检是最常见的呼吸道标本类型。然而，检测病原体的一个问题是传统的病原体检测方法非常耗时，因为一种传染病可能由多种病原体引起，必须对每种病原体进行单独检查。另一个限制是抗生素治疗显著降低了培养的诊断效果，而且一些传染病的病原体无法被检测到。此外，鉴于CE的显著缺点，治疗决策很大程度上更加经验性，特别是混合感染和多重耐药细菌的出现，使进一步治疗变得困难。因此，迫切需要一种新的病原体检测方法来提高检测率和精准治疗。宏基因组新一代测序（mNGS）技术已被用于通过高通量测序来识别感染的病因和潜在的病原体，包括病毒、寄生虫、细菌和真菌，而无需分离和培养单个分离株。在临床微生物学领域，与 CE 方法相比，mNGS 表现出显著的优势，包括无偏检测、高通量测序和相对较快的周转时间；基本 NGS 工作流程（包括样本/文库制备、测序、数据分析和报告）仅需大约 24 小时。因此，mNGS 技术在快速识别病原体和同时检测多种病原体方面表现出明显的临床应用优势。它被广泛用于补充 CE 方法，并越来越多地应用于临床和公共卫生领域。NGS 技术日益发展，不同的测序平台已应用于临床样本的 mNGS。在众多可用的测序平台中，最常用的是第二代测序技术，例如Illumina和北京基因组研究所（BGI）提供的平台（Jerome等，2019年；Zhou等，2019年；Chen L等，2020年；Chen P等，2020 ; Yan 等，2020 ; Liu 等，2021 ; Zhao 等，2021）。然而，很少有研究确定选择不同的测序平台是否会显著影响临床诊断；因此，选择合适的测序平台仍然是临床实验室和临床医生面临的挑战。先前的研究报告称，各种测序平台在检测
宏基因组学-Toolkit
对具有数千个数据集的复杂环境的元基因组分析，例如序列读取存档中可用的数据集，需要巨大的计算资源才能在可接受的时间范围内完成计算工作。这样的大规模分析要求有效地使用基础基础结构。此外，任何分析都应完全可复制，并且必须公开使用工作流程，以允许其他研究人员了解计算结果背后的推理。在这里，我们介绍了可扩展的数据不可吻合的工作流程的宏基因组学-Toolkit，该工作流程分别自动化了从Illumina或Oxford Nanopore技术设备获得的简短和长元基因组读取。宏基因组学-ToolKit不仅提供元基因组工作流程中预期的标准功能，例如质量控制，组装，套件和注释，还提供独特的特征，例如基于各种工具的质粒识别，恢复无组成的微生物社区成员的恢复以及通过互联网模型的相互依赖模型的恢复，并发现了一个元素，并依赖于基本模型，并进行互联网组合。此外，元基因组学 - 库尔基特包括一个机器学习优化的组装步骤，该步骤量身定制元素组装程序要求的峰值RAM值以符合实际要求，从而最大程度地减少对专用高音硬件的依赖性。虽然可以在用户工作站上执行Metagenomics-Toolkit，但它还为有效的基于云的集群执行提供了多种优化。Metagenomics-Toolkit是开源的，可在https://github.com/metagenomics/metagenomics-tk上获得。我们将宏基因组学 - toolkit与五个常用的宏基因组工作流进行了比较，并通过在757 Metagenome数据集中从污水处理样本中执行元基因组学 - 静电库来证明其能力，以研究可能的污水核心微生物组。
中风维持期（生活期）康复的影响......
1）佐伯悟、蜂须贺晶子、伊藤英明等：脑卒中后重返工作岗位的现状。 Stroke 41: 411–416, 2019 2) Edwards JD、Kapoor A、Linkewich E 等：年轻人中风后重返工作岗位：系统评价。Int J Stroke 13: 243–256, 2018 3) Tanaka Kotaka、Toyonaga Toshihiro：职业医生在帮助中风患者重返工作岗位中的作用。日本职业事故医学学会杂志 57: 29–38, 2009 4) Rabadi MH, Akinwuntan A, Gorelick P: 中风后驾驶商用机动车的安全性。中风 41: 2991–2996, 2010 5) Akinwuntan AE, Feys H, De Weerdt W 等：中风后驾驶预测：一项前瞻性研究。神经康复神经修复 20: 417–423, 2006 6) Sumiyoshi Chihiro, Sato Satomi, Toyoda Akihiro 等：中风患者恢复驾驶的程序 - 基于公共交通发展情况的比较 -。日本职业事故医学会杂志 66: 99–104, 2018 7) Chanmas G, Taveekitworachai P, Paliyawan P 等: 基于模拟器的中风驾驶评估系统中的驾驶场景和环境设置：系统评价。Top Stroke Rehabil 8: 1–9, 2023
宏基因组学：生态学的新方向
摘要 - 讨论了宏基因组技术在环境研究中的前景。描述了使用元基因组方法在生态系统中发现的水生生态系统的分类学组成的优势，以及在生态系统中发现的营养和流行关系的例子。显示了宏基因组学在复杂环境（例如土壤或动物肠道）中研究原核生物群落的能力。遗物DNA在元基因组中的作用以及研究古代生物的可能性。特别关注对与测序数据的可重复性低相关的宏基因组技术的批评。考虑了元基因组数据的生物信息处理中的常见方法论错误，从而导致误导性结果。
宏基因组学的方法来理解……
土壤负责为地球不同的生态系统提供重要服务，包括是植物的养分和水的最大沉积物之一，调节气体排放以及循环和回收元素和分子对生命至关重要（Haygarth and Ritz，Ritz，2009年）。然而，随着气候变化的影响（例如，干旱的长时间，强烈的洪水）和人为活动（例如，牲畜放牧，采矿，农业），土壤碎片和多功能性具有良好的影响（Schloter等人（Schloter等人，2018年），使其具有不同的策略影响，并构成了这些策略的影响，并影响了这些策略的影响，并构成了这些影响的影响。One of these strategies that have proven impactful in re- cent decades is the employment of bioindicators to characterize variations in soil health, which provides additional information to the physicochemical indicators that often are not able to fully reflect how soil health is affected, for example, exhibit the indi- rect biotic effects of pollutants (Alarcón Gutiérrez et al., 2021; Zaghloul et al., 2020）。在环境研究中使用了多种生物指导者。earth由于对人为aLtera-aLtera-