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微生物取证和计算生物学
[19] Kunin，V.，Copeland，A.，Lapidus，A.，Mavromatis，K。，＆Hugenholtz，P。（2008）。宏基因组学的生物信息学指南。微生物学和分子生物学评论，72（4），557-578。[20] Jolley，K。A.，Chan，M。S.，＆Maiden，M.C。（2004）。MLSTDBNET分布的多洛克斯序列键入（MLST）数据库。BMC生物信息学，5（1），86。[21] Enright，M。C.和Spratt，B。G.（1999）。多焦点序列键入。微生物学的趋势，7（12），482-487。[22] Healy，M.，Huong，J.，Bittner，T.，Lising，M.，Frye，S.，Raza，S。，＆Woods，C。（2005）。通过自动重复序列的PCR键入微生物DNA。临床微生物学杂志，第43（1）期，199-207。[23] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2006）。多个基因座VNTR（串联重复的可变数量）分析。分子鉴定，系统学和原核生物的种群结构，83-104。[24] Van Belkum，A。（2007）。通过多焦点数量的串联重复分析（MLVA）来追踪细菌物种的分离株。病原体和疾病，49（1），22-27。[25] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2009）。多个基因座变量串联重复分析数。微生物的分子流行病学：方法和方案，141-158。[26] Fricke，W。F.，Rasko，D。A.和Ravel，J。（2009）。基因组学在鉴定，预测和预防生物学威胁中的作用。PLOS Biology，7（10），E1000217。[27] Wu，M。和Eisen，J。A.（2008）。95-100）。一种简单，快速且准确的系统基因推断方法。基因组生物学，9（10），R151。[28] Liu，B.，Gibbons，T.，Ghodsi，M。和Pop，M。（2010年12月）。隐式：元基因组序列的分类分析。生物信息学和生物医学（BIBM），2010年IEEE国际会议（pp。IEEE。 [29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。 门水平细菌系统发育标记数据库。 分子生物学与进化，30（6），1258-1262。 [30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J. A. （2014）。 系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。 peerj，2，e243。 [31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。 土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。 分子生态学，21（8），1816-1820。IEEE。[29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。门水平细菌系统发育标记数据库。分子生物学与进化，30（6），1258-1262。[30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J.A.（2014）。系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。peerj，2，e243。[31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。分子生态学，21（8），1816-1820。
微生物代谢产物和肠道免疫学
肠道是动物中最大的外围淋巴管，包括人类，并与称为肠道微生物群的大量微生物相互作用。理解肠道微生物群与我们的免疫系统之间的共生关系不仅对于Im-Runology领域至关重要，而且对于理解各种全身性疾病的发病机理，包括癌症，心脏代谢性疾病以及肠外Au toimmune疾病。虽然微生物衍生的抗原对于激活肠道免疫系统，尤其是T和B细胞至关重要，因为环境线索，微生物及其代谢产物在指导这些免疫细胞的分化方面起着至关重要的作用。微生物代谢产物被认为是肠道微生物群的使者，因为细菌具有产生人类无法的独特分子，并且在这些分子的肠道表达受体中的许多象征细胞。本评论强调了微生物代谢产物与免疫系统的分化和功能之间的不同关系。
分子微生物生态学（C002724）
该课程安排在主要/次要微生物生物技术中，并基于课程一般微生物学（第二学士学位）和一般微生物学提供的基础：原核生物，真菌和酵母菌的多样性。学科的“分子微生物生态学”源于微生物生态学中分子生物技术的逐步引入。本课程的起点是对各种自然生态系统中微生物生物多样性的分子探索。对于特定的微生物群或亚群，将讨论多样性，代谢功能和人口水平的跨互相关之间的关系。本课程的目的是使学生熟悉细胞和人群水平上天然生态系统的微生物多样性，并证明这种多样性与功能之间的植物，植物，植物，植物，植物，水生生态系统的多样性之间的联系。原核生物将是主要重点。
古微生物学：追踪过去微生物的生命，从单一物种到整个微生物群落
由于它们通常形状和结构难以辨别，因此无法通过形态学检查对化石微生物类群进行精确识别 (Xie & Kershaw, 2012 )。此外，即使是对化石记录中得到很好体现的类群，如有孔虫门，由于存在由裸露的未化石物种组成的演化支，因此仅基于化石数据也无法正确解释它们随时间的演化模式 (Pawlowski et al., 2003 )。因此，与古老的动植物群 (McElwain & Punyasena, 2007 ; Raup & Sepkoski, 1982 ; Signor, 1994 ) 不同，可分类的古生物标本的稀有性只能揭示过去真实的微生物多样性的一小部分，并且难以研究不同地质时代的微生物演化、多样化和功能意义。
两种不同比例的微生物配方对厨房废物堆肥中微生物群落的影响
摘要：这项研究的目的是研究散装剂对堆肥厨房废物的成熟和气态排放的影响。组成实验是由选定的核心细菌剂和通用细菌剂进行20天的。结果表明，核心微生物剂的添加有效地控制了典型的气味产生化合物的发射。核心和通用细菌剂的添加大幅降低了NH 3排放量94％和74％，并使H 2 S排放量降低了78％，27％。堆肥过程中核心微生物剂的施用将峰值温度升高至65℃，并且在有效的温度演化方面（连续8天> 55℃）。加入了核心微生物剂的初始值，有机物降解降低了65％，而对于其他治疗方法，减少量很小。将核心微生物剂添加到厨房废物中，产生了成熟的堆肥，其发芽指数较高（GI）为112％，而其他治疗方法并未完全成熟，GI的GI <70％。微生物分析表明，堆肥的核心微生物剂增加了魏森氏菌，Ignatzschineria和菌孢子的相对丰度。网络和冗余分析（RDA）表明，核心微生物剂增强了细菌与八个指标之间的关系（p <0.01），从而改善了堆肥过程中化合物的生物转化。总体而言，这些结果表明，仔细选择适当的接种微生物对于改善厨房废物的生物转化和营养含量堆肥至关重要。
由混合微生物培养物从废物和废水产生的生物聚合物：微生物选择的策略
摘要生物聚合物正在为商品和特种化学品的生产增强。微生物能够产生各种各样的生物聚合物，其中一些已经生产，而另一些则需要进一步的特征，甚至可以被发现。本评论文章的重点是生物聚合物，例如多酯（多羟基烷酸酯（PHAS），多糖和蛋白质，由于它们能够为已经建立的基于化石的聚合物提供有吸引力的替代品。此外，这些生物蛋白质也可以作为农业蛋白质的替代品。为了降低生产成本并使废物具有新的资源状态，已建议通过使用开放的混合微生物培养物（MMC）生产有机废物的微生物生物聚合物和副产品。MMC强度和弱点分析表明，在复杂的原料应用方面，该系统可能与生产各种微生物聚合物有关。已经开发出用于将微生物群落定向到某些功能的原始原则，并且对该主题进行的研究仍然非常活跃。在本评论文章中，我们认真研究了过去几十年来发现的微生物富集策略，以使开放MMC的生物聚合物生产成为工业现实。
人工智能对微生物诊断的影响
摘要：传统的微生物诊断方法面临许多障碍，例如样品处理、培养困难、错误识别和确定易感性的延迟。人工智能 (AI) 的出现通过快速而精确的分析显著改变了微生物诊断。尽管如此，人工智能的采用也伴随着道德考虑，需要采取措施维护患者隐私、减轻偏见和确保数据完整性。本综述研究了传统的诊断障碍，强调了标准化程序在样品处理中的重要性。它强调了人工智能在微生物诊断中的重大影响，特别是通过机器学习 (ML)。本文探讨了人工智能的最新进展，特别是 ML 方法，展示了它们对微生物分类、微生物相互作用理解和显微镜能力增强的影响。本综述对人工智能在微生物诊断中的实用性进行了全面评估，指出了其优势和挑战。一些案例研究包括 SARS-CoV-2、疟疾和分枝杆菌，这些案例研究说明了人工智能在快速准确诊断方面的潜力。卷积神经网络 (CNN) 在数字病理学、自动细菌分类和菌落计数中的应用进一步凸显了人工智能的多功能性。此外，人工智能改善了抗菌药物敏感性评估，有助于疾病监测、疫情预测和实时监测。尽管存在一些局限性，但将人工智能整合到诊断微生物学中提供了强大的解决方案、用户友好的算法和全面的培训，有望在医疗保健领域实现范式转变。
阿尔茨海默病的微生物发病机理
阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性脑部疾病，会影响记忆、思维和行为，目前影响着 660 万 65 岁及以上的美国人和 4700 万人。细菌、病毒或其他传染性病原体可能在 ID 中发挥作用的想法最早是在 30 多年前提出的。从那时起，这个想法在研究界遇到了相当大的阻力。近年来，微生物发病机制和神经退行性疾病的交叉已经成为一个有前途的研究领域，为 AD 等疾病提供了潜在的见解。最近的研究越来越多地将微生物因子（细菌、病毒和真菌）与 AD 的发病机制联系起来，挑战了将其仅仅视为衰老和遗传因素结果的传统观点。
人工智能在微生物诊断中的应用
微生物诊断需要通过培养、分子分析和成像等技术来识别微生物，这些技术是医疗保健领域的关键领域。它从适当的样本采集开始，并与传统程序遇到几个问题，包括样本处理、培养困难、错误识别和抗菌药物敏感性测试困难。这些传统方法需要人力，治疗往往会延误 [1] 。人工智能 (AI) 通过提供更精确和最新的发现，彻底改变了微生物诊断领域。AI 可以更快地分析数据、模式识别和诊断过程。它对于早期识别疾病、推进治疗、定制治疗和疫情监测至关重要。通过 AI 驱动的算法分析高级数据集，可以快速检测感染、预测疾病爆发并改善治疗方法和结果 [2] 。人工智能在微生物诊断中的应用引发了伦理问题。基本的伦理考虑包括保护患者隐私、解决算法偏见、维护数据安全、促进透明度和确保平等对待。为了维护患者安全，人员监控仍然是必要的 [3] 。随着人工智能的政策和伦理法规在医疗保健领域的实施，它可以在提供精准、个性化的诊断方面发挥关键作用，同时确保患者的权利和获得医疗设备的机会 [4] 。本综述旨在分析人工智能在微生物诊断中的应用。
生物刺激素对土壤微生物群落的潜力
为了提高农业的可持续性，需要建立一个农业生产系统来保持土壤肥力并减少土壤生物多样性的丧失。现代技术之一是利用微生物刺激素，它可以创造丰富的农业产量和高营养价值，控制因环境变化而带来的不利因素。本综述旨在提供有关生物刺激素对微生物群落促进农业生产的潜力的影响的知识。植物生物刺激素是当今农业领域用来提高作物产量的新型材料，通常用于植物种子中，作为作物化学衍生物应用的替代品。微生物生物刺激素作为生物投入品，可以增加作物产量并减少土壤分解。总之，生物刺激素的应用需要对有益微生物进行绝对选择，并有潜力解决农业领域以后会遇到的问题。