方臻成+周宏伟等：从宏基因组分箱数据中挖掘益生菌的新工具metaProbiotics

Briefings in Bioinformatics[IF:9.5]

① 南方医科大学珠江医院方臻成和周宏伟与团队，开发了metaProbiotics工具，使用词向量语言模型来表征DNA序列，采用随机森林算法从宏基因组数据中迅速识别出来源于益生菌的分箱，并在模拟基准数据集中展示出优越的性能；

② 在利用接受益生菌干预的个体的肠道宏基因组进行测试时，metaProbiotics能够更好地识别具有益生性能的分箱，包括一个显示出与干预菌株具有协同益生功能的质粒样分箱；

③ 基因功能分析结果显示，metaProbiotics识别出的益生菌分箱具有多种益生机制，而bai操作子是一些具有益生活性的瘤胃球菌科的潜在关键标记；

④ metaProbiotics识别出的益生菌分箱可以作为抵抗多种疾病的保护因子，标志着它们的益生作用；

⑤ 使用metaProbiotics进行的大规模益生菌分析显示，与仅仅增加特定基因的丰度相比，益生菌群落的基因功能完整性在维持肠道稳态方面更为关键，由于同一益生菌上的不同基因模块对各种疾病有着异质性影响，盲目添加益生菌可能不会促进健康。

metaProbiotics: a tool for mining probiotic from metagenomic binning data based on a language model
03-14 , doi: 10.1093/bib/bbae085