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升起明星和4-H青少年咖啡馆的会议
Blaser博士是CABM的主任，亨利·罗格斯（Henry Rutgers）人类Mi Crobiome主席，也是Rutgers医学，病理与实验室医学系的教授。目前，他担任主持抗生素耐药细菌（PAC CARB）的主席咨询委员会主席。作为医师和微生物学家，Blaser博士研究了我们与持续定植细菌的关系。在过去的20年中，他一直在积极研究人类微生物组与健康和重要疾病的关系，包括哮喘，肥胖，糖尿病和癌症。在我们的会议上，他介绍了：如何发表演讲。
Kris Sankaran：curriculum vitae
MBIO审查员，数据科学杂志，医学统计，生物播种，生物敏化的简介，计算和结构生物技术学报，MSYSTEMS，BMC微生物学，基因组生物学，生物信息学，生物信息学，生物信息学，熵，自然科学报道，计算和图形统计学，计算杂志，BMC Biocic，BMC BMC BMC BMC BMC BMC BMC Inminds， ，应用统计的年鉴，Elife，环境数据科学，R杂志，生物识别技术，生物统计学，计算机科学领域，美国统计协会杂志，Mi-Crobiome，F1000研究。
年度植物病理学植物驱动的疾病抑制土壤微生物组装
植物已与周围的微生物共同发展，这种宿主和微生物的组合是一个离散的生态单位，称为Holobiont。本综述概述了植物驱动的疾病抑制性微生物组的组装。植物被种子，土壤和空气中的微生物定植，但用根渗出液选择性地塑造微生物组，从而产生微生物繁殖的微环境热点。使用植物免疫来进行守门和监视，宿主植物遗传特性控制Mi-Crobiome组装，并可以赋予对Holobiont的适应性优势。这些优势表现出在疾病抑制的土壤中，其中特定微生物的积累抑制了疾病的因果因子，通常在初次疾病爆发后发展出来。基于疾病抑制的土壤（例如所有下降），我们开发了一个概念模型，该模型是，植物如何响应病原体攻击哭泣以寻求帮助并招募植物保护微生物，从而赋予了增加的耐药性。因此，植物创造了一种土壤遗产，可保护后代并形成抑制疾病的土壤。
微生物组的多样性会影响小鼠和人类的慢性淋巴细胞性白血病发育
肠道菌群在保持健康的人体中起着至关重要的作用，其功能障碍与各种疾病有关。在这项研究中，我们研究了肠道微生物组多样性对慢性淋巴细胞性白血病（CLL）发展的影响。对59名CLL患者的粪便样品的分析显示，个体和异质微生物组组成，但允许根据患者的微生物组多样性进行分组。有趣的是，具有较低微生物组多样性的CLL患者以及与健康状况不佳有关的细菌富集遭受了CLL的更先进或敏捷形式。在CLL的E µ -TCL1小鼠模型中，我们观察到在高卫生条件下饲养小鼠时疾病的速度更快。shot弹枪DNA测序的粪便样品表明，这与较低的微型生物群体多样性有关，与在低ER卫生条件下保持的小鼠相比，粘液螺旋体和副翅目属属主导。总而言之，我们应用了分类学微生物组分析，以证明人类中肠道mi怪异的多样性与CLL的临床过程以及小鼠CLL的发展之间的联系。我们的新数据是进一步研究的基础，以破译肠道菌群在CLL发育中的病理和机械作用。
内容CN-22-1
摘要：肠道微生物群，由多种微生物组成，与体内各种器官系统协同作用，以增强我们的整体健康和福祉。肠道微生物组最著名的功能是促进重要营养素的代谢和吸收，例如复杂的碳水化合物，同时还产生维生素。此外，肠道微生物组在调节中枢神经系统（CNS）的功能中起着至关重要的作用。宿主遗传学，包括特定基因和单核苷酸多态性（SNP），与神经系统疾病的病理学有关，包括帕金森氏病（PD），阿尔茨海默氏病（AD）和自闭症谱系障碍（ASD）。肠道微生物组营养不良也在这些神经退行性疾病的发病机理中起作用，从而扰乱了肠脑轴。已知由肠道微生物组合成的某些含有的脂肪组的过量生产，例如短链脂肪酸（SCFAS）和p- cr甲基硫酸盐，会干扰小胶质细胞功能并触发α-核蛋白蛋白质的折叠率误折叠，从而在神经元内积累并导致神经元内造成损害。通过确定肠道杂菌及其代谢产物与各种疾病（例如神经系统疾病）的关联，未来的研究将为开发有效的预防和治疗方式铺平道路。
Qiime 2可以对各种微生物组数据和比较研究进行全面的末端分析
Qiime 2是基于流行的Qiime平台的完全重新设计的微生物组生物信息学平台，已更换。QI-IME 2促进了全面且完全可重复的微生物组数据科学，从而通过添加多个用户界面来提高对不同用户的可访问性。Qiime 2可以与基于开源Web的平台Qiita结合使用，以重新利用可用的荟萃分析数据。以下基本供应托有描述了如何在单台计算机上安装Qiime 2并分析Mi-Crobiome序列数据，从原始DNA序列的处理通过生成可发布的交互式图形来读取。这些交互式数字允许对研究的读数与作者相同的数据进行互动，从而提高了微生物组科学的透明度和可重复性。我们还展示了社区开发的插件如何在Qiime 2中安装和使用分析功能，从而增强了微生物组分析的各个方面，例如提高了分类学分类精度。最后，我们说明了用户如何使用Qiita轻松使用的公共数据来执行荟萃分析。在本教程中，我们分析了儿童早期抗生素和微生物组（ECAM）研究的一部分，该研究跟踪了从出生到2岁的美国43名婴儿的微生物组组成和发育，从而确定了与抗体暴露，递送模式和饮食的微生物组关联。有关Qiime 2的更多信息，请参见https://qiime2.org。进行故障排除或询问有关Qiime 2和
心血管疾病中饮食，微生物组和性激素相互作用的性别观点
摘要人体和环境之间的独特相互作用，反映了宿主 - 微生物组相互作用，这些相互作用有助于性别差异性疾病敏感性，症状和治疗结果。这些差异源自单个生物学因素，例如性激素作用，性别分散的免疫过程，X连锁基因剂量效应和表观遗传学，以及它们在整个寿命中的相互作用。肠道微生物组越来越被公认为是几个身体系统的主持人，因此受其功能和组成影响。在人类中，生物学成分进一步与性别特定的暴露相互作用，例如饮食偏好，压力源和生活经验，形成复杂的整体，需要创新的方法论才能解散。在这里，我们总结了有关性激素，肠道菌群，免疫系统和血管健康之间相互作用的最新知识，以及它们与心血管疾病性差异流行病学的相关性。我们概述了临床含义，确定知识差距，并重点介绍了未来的研究以解决这些差距。此外，我们还概述了与需要考虑性别/基因差异的心血管研究相关的警告。虽然先前的工作已经分别检查了其中几个组件，但我们在这里引起人们的注意，从心血管转化研究，性别医学和Mi-Crobiome Systems Biology的联合观点进一步转化实用性。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
b-cell级转换在智能中智能中的免疫力 -
摘要胃肠道是由数万亿个共同微生物殖民的，这些微生物共同形成了微生物组，并对OR-GANISM稳态做出了基本贡献。肠道免疫系统必须忍受这些受益的共生，同时防止致病生物从系统性扩散中。体液免疫在此过程中起着关键作用，每天都有大量的Im-munoglobulin（Ig）A分泌到管腔中，调节Mi-Crobiome，并防止细菌侵蚀上皮细胞。然而，人们对IgG抗体在肠道中的作用有所增加，包括对新生儿免疫发育，病原体和肿瘤耐药性的有益作用，以及病理在驱动炎症性肠道疾病（IBD）中慢性炎症（IBD）中的病理作用。这些抗体同型在效应函数上有所不同，IgG表现出与IgA相对的促炎能力。因此，导致产生不同抗体同种型的过程，类别转换重组（CSR），需要仔细调节，并由普遍的局部挑战产生的免疫学提示进行了策划。通常，诸如CD40在B细胞上的启动信号导致激活诱导的胞苷脱氨酶（AID）的诱导，但是第二个细胞因子介导的信号决定了哪种Ig重链的表达。虽然驱动肠道IgA反应的细胞因子是对肠道如何产生的IgG反应的清晰度，以及这些提示如何在IBD中发挥功能障碍。在这里，我们回顾了调节肠道中切换到IgA vs IgG的关键机制，这些过程可以在感染和IBD中进行治疗。
禁食葡萄糖受损的粪便代谢物
前糖尿病是一种与肠道mi-Crobiome组成相关的代谢疾病，尽管机制仍然存在。我们搜索了142名IFG和1,105名来自英国成人双胞胎登记室（Twinsuk）的1,105名健康的知识分（Twinsuk）中的142名IFG和1,105名健康的Indi-Viduals（Twinsuk）中的142名IFG和1,105名健康的知识分，搜索了肠道微生物组功能的读数，与肠道微生物组功能的读数（IFG）有关。，我们使用了奥格斯堡（KORA）队列（318个IFG个人，689个健康个体）的合作健康研究来复制我们的发现。我们将八个IFG-正相关的代谢产物（1-甲基氧烷，烟酸，葡萄糖醛酸，尿苷，胆固醇，胆固醇，丝氨酸，咖啡因和原生化IX）组合为IFG-亚代谢特评分，与较高的赔率（或3. ORS）相关的IFG（ORS）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG）（IFG（IFG））（ifg（OR）（IFG））（ifg（OR））（ifg（OR）） 3.02 - 5.02]，p <0.0001，kora：OR 1.3 [95％CI 1.16 - 1.52]，p <0.0001）和入射2型糖尿病（T2D; Twinsuk：危险比4 [95％CI 1.97 - 8]，p = 0.0002）。尽管这些是宿主产生的含有的tabolites，但我们发现肠道微生物组与它们的粪便水平有很强的相关性（曲线下的面积> 70％）。大量的粪便脂核酸，dorea fomicigenerans，ruminococcus torques和dorea sp。af24-7lb与IFG呈正相关，这种关联是由1-甲基黄嘌呤和烟酸酯部分介导的（方差为平均14.4％[SD 5.1]，p <0.05）。我们的结果表明，肠道微生物组不仅通过产生微生物代谢物，而且还通过影响肠道吸收/排泄宿主产生的代谢物和