研究人員提出微生物組相似度新算法DMS

自然界中，微生物組（亦稱“菌群”）無所不在，其結構深刻體現著生態(tài)系統(tǒng)的健康狀態(tài)，因此微生物組結構比對是菌群檢測服務于精準健康、精準護理與精準營養(yǎng)的核心環(huán)節(jié)之一。中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞中心提出了Dynamic Meta-Storms（DMS）算法，能夠更精確地計算菌群相似度。該研究在線發(fā)表于Bioinformatics。

鳥槍法元基因組（shotgun metagenomics）通過直接測定菌群總體DNA序列，來刻畫一個菌群的結構和功能。然而如何精確地計算鳥槍法元基因組數據點之間的量化差異，一直是業(yè)界的熱點問題。副研究員蘇曉泉帶領的單細胞中心生物信息研究組，針對上述關鍵技術瓶頸開發(fā)了Dynamic Meta-Storms（DMS）算法。DMS充分利用菌群中已知物種的生物分類和進化關系，對未知物種的進化位置進行理性推測（圖1），從而能夠全面、精確地計算元基因組之間物種水平的相似度（圖2a）。

與此同時，得益于高性能并行計算優(yōu)化技術，在計算百萬數量級之元基因組樣本的相似度時（5×1011次相似度計算），DMS在單個計算節(jié)點上僅用6.4小時即可完成，與目前最快算法相比，速度提高了20%，同時還節(jié)省了40%的內存使用率（圖2b）。

作為元基因組學領域的共性基礎算法之一，DMS將基于單細胞中心開發(fā)的微生物組搜索引擎，直接服務于地球微生物組計劃（EMP）、人體微生物組計劃（HMP）、中科院微生物組計劃等大科學計劃，從而支撐基于菌群測序的精準健康、精準護理與精準營養(yǎng)。

該論文的并列第一作者是生物信息研究組荊功超和張玉鳳，由蘇曉泉主持完成，并獲得國家自然科學基金、山東省自然科學重大基礎研究項目、中科院微生物組計劃等的支持。(生物谷Bioon.com）

小編推薦會議 2020（第六屆）腸道微生態(tài)與健康國際研討會

http://meeting.bioon.com/2020MicIntestin？__token=liaodefeng