AI赋能的微生物组大数据挖掘:方法与应用_宁康_9787547862377

微生物组学（microbiomics）是继基因组学之后，生物学研究领域的重大突破之一。特别是近20年来，国际上有关微生物组学的研究进展极其迅速，不仅积累了上百万的微生物群落样本，而且在人体健康、环境保护、工业生产等方面发掘了大量的微生物资源，发现了大批的微生物变化规律。当今人工智能（AI）技术一日千里，将其运用于微生物组的大数据挖掘，可极大地促进微生物资源的理性转化与应用。本书较为全面系统性地梳理了AI赋能微生物组的基本概念和分析流程，以及21世纪前20年来相关数据挖掘方法和典型应用案例，并对其未来发展趋势和应用潜力进行了总结与展望，可供微生物组研究相关的科研工作者，以及对组学数据挖掘感兴趣的师生参考。

微生物是普遍存在于自然界中且具有重要意义的生命体，以微生物群落的形式存在。一个微生物群落包含几十到数千种微生物，这些微生物相互协作以适应环境的变化；同时，它们的生命活动也会对环境产生巨大影响。微生物组研究以这些微生物为基础，研究对象包括微生物群落中所有的遗传物质、相关环境参数和代谢产物，以及它们之间的复杂关系和动态变化特征等，研究过程具有极高的复杂性。
近年来，随着人们对微生物越来越深入的了解，有关微生物群落的基础研究及其在健康、环境等领域的应用研究的重要性愈发凸显，各国也越来越重视微生物组研究的发展。2016年，美国启动了"国家微生物组计划(NationalMicrobiome Initiative,NMI),此项研究计划投资1亿多美元。我国也在酝酿启动微生物组研究计划，并于2016年在《十三五国家战略性新兴产业发展规划》中重点强调"肠道微生物宏基因组学等关键技术创新与精准营养食品创制,科技部在2017年将微生物组研究列为重大颠覆性技术之一。
微生物组的生物信息学分析主要依赖于微生物组学相关的海量测序数据和数据挖掘方法。随着高通量测序技术和下一代信息技术的日臻完善，微生物组研究日新月异，已经涵盖从群落结构到群落功能、从基因挖掘到规律发掘、从免疫到营养、从人体健康到环境监控等各类基础和应用研究方向。因此，微生物组学已经从传统意义上的生物学分支学科，转变为生物学、生物技术、大数据、人工智能等多学科交叉的综合类学科。
在微生物组数据整合与深入分析时，大数据技术和机器学习技术非常适用。首先，微生物组数据具备大数据的4V特点：①数据量大(volume);②类型繁多(variety);③速度快、时效高(velocity);④价值密度低(value)。其次，微生物组学大数据需要深入挖掘。从庞大的数据中提取未知、隐含且具备潜在价值的信息是一个艰难的过程，但微生物组学大数据的挖掘最终将直接服务于临床诊断、预测和潜在治疗方案的提出，具有明显的临床转化价值和意义。
然而，目前国内微生物组学大数据挖掘方面的相关书籍十分欠缺，特别是有关利用人工智能技术挖掘微生物组学大数据的图书基本属于空白。这种现状与国内微生物组研究如火如荼的趋势形成了鲜明对比，甚至影响了国内微生物组研究，尤其是在数据分析和挖掘方面的进展。行业内亟须一本介绍微生物组学大数据挖掘的学术专著，服务于微生物组研究相关的广大师生和科研人员，以及对微生物组感兴趣的大众读者。
本书包括微生物组数据整理和整合、微生物组数据挖掘方法、微生物组数据挖掘案例等多个部分。笔者团队组织多方力量，较为全面地介绍了21世纪前20年微生物组研究中有关数据分析挖掘和转化应用方面的知识与进展。
其中，第1章主要由宁康和杨朋硕组织整理，第2章主要由查毓国组织整理，第3章主要由计磊组织整理，第4章主要由李玉雪组织整理。最后，宁康在第5章就微生物组学大数据挖掘的发展趋势和应用潜力进行了展望和总结。本书附录提供了微生物基因组基础知识、基因功能注释、微生物组研究重大里程碑事件等内容，有助于读者获取当前微生物组大数据挖掘相关的全方位信息。
本书理论联系实际，较为全面和深入地介绍了微生物组学，特别是微生物组学大数据和数据挖掘方面的知识与研究进展。希望通过阅读本书，读者能够较为全面地掌握微生物组学相关大数据挖掘分析的方法，并能够通过实例指导自己的项目设计与分析。
需要强调的是，当今微生物组学研究成果层出不穷，建议读者主动阅读相关文献，这样既可以加深对微生物组学的理解，更好地学习相关新技术和新发现；又有助于不断提高业务水平，提升自己的微生物组研究洞察力和研究效率。
最后，祝大家在微生物组学习和研究的过程中，享受学习知识和探究科学的乐趣，同时取得更好的成果!让我们一起推动微生物组研究领域不断进步!

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