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微生物组学大数据分析方法、挑战与机遇
引用本文:盛华芳,周宏伟.微生物组学大数据分析方法、挑战与机遇[J].南方医科大学学报,2015(7).
作者姓名:盛华芳  周宏伟
作者单位:南方医科大学公共卫生与热带医学学院环境卫生系,广东 广州,510515
摘    要:微生物组学是新兴学科,与肠道、代谢、生殖、神经等大量慢性疾病相关。通过测序分析微生物组,主要包括16S rRNA和宏基因组两大技术。16S rRNA数据分析主要包括序列处理、样品多样性分析及统计分析3个步骤。宏基因组数据分析主要包括序列处理、分类、注释及统计分析4个环节。随着测序技术的升级,测序成本将逐步降低,而大数据分析将成为核心内容。数据的标准化和可积累性、通过数据建模和预测疾病的发生发展是未来应用的基础,数据知识产权保护以及数据本身价值的开发与保护价值将日益显现,培养和基于培养的功能验证将是未来的重点之一。人体微生物组学将阐述并调整人与微生物组之间的关系,此领域相关研究有巨大的发展空间。

关 键 词:微生物组学  大数据分析  宏基因组学  16S

Methods,challenges and opportunities for big data analyses of microbiome
SHENG Huafang,ZHOU Hongwei.Methods,challenges and opportunities for big data analyses of microbiome[J].Journal of Southern Medical University,2015(7).
Authors:SHENG Huafang  ZHOU Hongwei
Abstract:
Keywords:microbiome  big data analyses  metagenome  16S
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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