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医学中的人工智能 (AI) - Otus
回顾主要类型的生物数据（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组）、它们在生物医学研究中的作用和意义；基因组结构、测序方法、基因组序列数据库、基因组数据在医学中的应用示例；获取转录组数据的方法、基因表达分析、使用转录组数据进行生物标志物识别；质谱方法、蛋白质组学数据分析、蛋白质组学数据在蛋白质研究中的应用示例；代谢组学的基础知识、获取和分析代谢组学数据的方法、临床应用的例子； “-omic”数据的综合分析。
ASV与Otus聚类：微生物组元编码研究中对α，beta和伽马多样性的影响
在微生物群落测序中，涉及细菌核糖体16S rDNA或真菌ITS，靶向基因是分类学分配的基础。传统的生物信息程序已有数十年的历史使用了一个聚类协议，该协议通过该协议将序列汇总到共享百分比身份的包装中，通常为97％，以产生运营技术单位（OTU）。数据处理方法中的进展导致了最小化技术测序符错误的可能性，这是OTU选择的主要原因，而是分析确切的Amplicon序列变体（ASV），这是一种选择，这会产生较少的聚集读数。我们已经在相同16S的元编码细菌扩增子数据集上测试了这两个程序，这些数据集包含来自17个相邻栖息地的一系列样品，这些样品跨越了700米长的不同生态条件的700米长的样本，这些样本在从农田，通过山地，森林，森林过渡到同一海岸的梯度，从农田跨度跨越了梯度。这种设计允许扫描高生物多样性盆地，并测量该地区的α，β和伽玛多样性，以验证生物信息学对十个不同生态索引和其他参数的值的效果。将两个级别的进行性OTU聚类（99％和97％）与ASV数据进行了比较。结果表明，OTU群集成比例地导致了物种多样性的生态指标值的明显低估，以及有关直接使用ASV数据的主导性和均匀性指数的扭曲行为。多元定序分析在树拓扑和连贯性方面也引起了敏感。总体而言，数据支持这样的观点：基于参考的OTU聚类带来了几种误导性的劣势，包括缺少新颖的分类单元的风险，这些偏见尚未在数据库中引用。由于其替代品作为从头聚类的替代方案，另一方面，由于计算需求较重和结果可比性，尤其是对于包含几种但未表征的物种的环境研究，至少对于原核生物而言，与OTU Clus-Clus-Clus-tering titer titer catiftitions catiftitions cotoff cotoff cotoff cotoff conforp的含义，至少是基于ASV的直接分析。
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目录： 我们的历史................................................................................ ..............4 我们的使命................................................................ .................................5 应用领域和运营商................................................. .................................6 OTUS U135............................................................... ..............................8 OTUS U170................................................................. ..............................10 OTUS U200 ....................................................................................12 OTUS U250 ........................................... .........................................14 配件................................................ .............................................16
补充材料
图S3。 三元地块描述了细菌和真菌DNA的基于真菌和真菌DNA或基于RNA的OTU在植物土壤实验结束时土壤处理之间的分布（灰色圆圈），表明基于DNA的或基于RNA的基于DNA或基于RNA的富集或激活的OTU，或者是由T.绿色圆圈或通过T. eestivum（blue cirdie）（或蓝色圆形），或在blue coundere（blue cirdiean），或者在blue counder coundere coundere coundere counce，或者在blue councered counder counder counder（blue cirdie），或depleta。或通过T. aestivum（浅蓝色），两种植物（橙色）富集或激活的Otus以及两种植物（黄色）耗尽或抑制的OTU。 对总细菌和真菌的丰度（基因拷贝数）进行了此分析。 每个圆圈描绘了一个单独的OTU，其位置取决于指示的方式对丰度的贡献。 圆的大小反映了OTU的相对丰度。图S3。三元地块描述了细菌和真菌DNA的基于真菌和真菌DNA或基于RNA的OTU在植物土壤实验结束时土壤处理之间的分布（灰色圆圈），表明基于DNA的或基于RNA的基于DNA或基于RNA的富集或激活的OTU，或者是由T.绿色圆圈或通过T. eestivum（blue cirdie）（或蓝色圆形），或在blue coundere（blue cirdiean），或者在blue counder coundere coundere coundere counce，或者在blue councered counder counder counder（blue cirdie），或depleta。或通过T. aestivum（浅蓝色），两种植物（橙色）富集或激活的Otus以及两种植物（黄色）耗尽或抑制的OTU。对总细菌和真菌的丰度（基因拷贝数）进行了此分析。每个圆圈描绘了一个单独的OTU，其位置取决于指示的方式对丰度的贡献。圆的大小反映了OTU的相对丰度。
微生物进化 - 土壤碳循环的驱动因素不足
fi g u r e 1微生物生态进化动力学对生态系统功能的影响。跨站点的社区由不同的操作分类单元（OTU）组成，这是微生物物种的替代物（此处为四个OTU为简单起见）。然而，OTUS掩盖了数百万年的进化差异，排除了对微生物种群或其他适应性反应的进化动力学的见解。当一个社区对环境变化做出反应时，生态（即种间变化）和进化反应（即种子内变化）转移分类（物种）和遗传（等位基因（等位基因）频率）。可以通过系统发育保护程度来评估功能性状（例如，碳降解和温度反应）的变化（例如碳降解和温度反应），以预测社区的整体功能响应。
微生物进化 - 土壤碳循环的驱动因素不足
fi g u r e 1微生物生态进化动力学对生态系统功能的影响。跨站点的社区由不同的操作分类单元（OTU）组成，这是微生物物种的替代物（此处为四个OTU为简单起见）。然而，OTUS掩盖了数百万年的进化差异，排除了对微生物种群或其他适应性反应的进化动力学的见解。当一个社区对环境变化做出反应时，生态（即种间变化）和进化反应（即种子内变化）转移分类（物种）和遗传（等位基因（等位基因）频率）。可以通过系统发育保护程度来评估功能性状（例如，碳降解和温度反应）的变化（例如碳降解和温度反应），以预测社区的整体功能响应。
叙事综述了宏基因组方法的应用，以研究口咽微生物组和传染病之间的联系
不同16S rRNA可变区检测不同细菌群落的敏感性可能会改变微生物组研究中的比较。某些地区比其他地区提供了更好的识别（Bukin等，2019）； for example, V1-V3 regions can discriminate between staphylococcal populations ( Conlan et al., 2012 ), whereas V3-V4 were shown to be better at discriminating a greater number of taxa in the vaginal microbiota such as Gardnerella vaginalis, Bifidobacterium bifidum , and Chlamydia trachomatis Graspeuntner et al.（2018）。16S基于RRNA的技术在处理过程中的高风险，测序误差以及解释不同操作分类单元的存在（OTUS）（OTUS）时也可能受到限制（Quince等，2009，2011; Youssef等，2009）。
来自东非裂谷的三个苏打湖的原核和真核微生物多样性，由扩增子测序确定
苏打湖是具有高碱度和盐分的独特聚会环境，尽管具有极端的性质，但仍支持各种微生物群落。在这项研究中，使用Amplicon测序确定了三个苏打湖，阿比亚塔湖，Chitu湖和沙拉湖的样品中的原核和真核微生物多样性。与培养的分析显示，所有三个苏打湖中原核和真核微生物群落的多样性都比以前报道的要高。通过非依赖性的扩增子测序发现了总共3,603个原核生物和898个真核操作分类单元（OTU），而只有134个细菌Otus仅通过丰富的培养物获得3％。这表明在实验室条件下只能培养这些栖息地的微生物的一部分。在三个苏打湖中，来自奇图湖的样品显示出最高的原核多样性，而沙拉湖的样品显示出最低的多样性。Pseudomonadota ( Halomonas ), Bacillota ( Bacillus , Clostridia ), Bacteroidota ( Bacteroides ), Euryarchaeota ( Thermoplasmata , Thermococci , Methanomicrobia , Halobacter ), and Nanoarchaeota ( Woesearchaeia ) were the most common prokaryotic microbes in the three soda lakes.鉴定出高度多样性的真核生物，主要由Ascomycota和basidiomycota代表。与其他两个湖泊相比，在阿比亚塔湖（Lake Abijata）发现了更多的真核OTU。本研究表明，这些独特的栖息地具有多种微生物遗传资源，并可能在生物技术应用中使用，应通过功能性宏基因组学进一步研究。
生物和非生物因子塑造与广泛的蕨类植物（Ophioglossaceae）的根源有关
Arbuscular mycorrhizal真菌（AMF）通过与地下社区和下面的社区以及影响Edaphic特性相互作用，在陆地生态系统中扮演着重要角色。与Fern botrychium luna-ria（Ophioglossaceae）的根部相关的AMF群落在2400 m A.S.L.的四个样带中采样。在瑞士阿尔卑斯山中，并使用元法编码进行了分析。在71个样本中鉴定了五个肾小球菌的成员。我们的分离揭示了由四个丰富的Glomus操作分类单元（OTUS）以及样品之间的低OTU更新组成的核心微生物组。AMF社区不是空间结构化的，这与与被子植物相关的大多数螺柱形成对比。pH，微观连通性和腐殖质覆盖物显着