肠道微生物：揭示健康与疾病的隐藏关联
    【QB期刊】一项最新研究表明，肠道微生物对人体健康具有至关重要的作用，并且其群落结构受到宿主状态、生活习惯和饮食选择的深刻影响。以往研究中，16S rRNA测序技术被广泛应用于揭示微生物群落结构及其在不同样本间的差异，通过分析分类操作单元（OTU）的丰度谱以理解微生物群落间的相似性和差异性。然而，传统方法将OTU视为等价特征，忽视了它们内在的生物学含义。
    在此项研究中，科研团队创新性地利用超过10,000个样本和20,000个OTU数据，构建了一个样本-微生物相互作用网络模型。他们不再局限于OTU丰度向量直接进行机器学习建模，而是通过异构图嵌入特征的方法，对宿主和微生物功能空间进行了可视化研究，并开发出名为IMETA的深度学习模型，用于预测样本表型。这一突破性手段克服了基于OTU共出现网络时无法充分利用大量OTU信息的问题，使模型能够从微生物在不同宿主中的丰度变化中捕捉到丰富的生物学语义特征。
    研究进一步定义了“局部聚集系数”（LAI），用以衡量宿主表型是否显著影响微生物群落的整体变化。实验结果显示，在涉及21种身体疾病表型、12种神经系统疾病表型以及14种过敏表型的样本中，大多数情况下，“健康”亚表型对应的样本表现出更强的局部聚集性，即其肠道微生物结构在个体间的一致性更高。但值得注意的是，某些特定疾病对不同个体肠道微生物结构的影响方向呈现出一致性，这些疾病可能与胃肠道、代谢及神经系统的特定失调机制有关。
    此外，IMETA模型在表型预测方面展现出了优越且稳定的性能，不仅优于仅使用OTU丰度的基线方法，而且在大规模数据处理速度和可解释性上也更为出色。这项研究不仅革新了我们对肠道微生物功能的理解方式，还为揭示样本表型背后的生物机制提供了新的思路和有力工具。
    【期刊介绍】《Quantitative Biology》（QB期刊）由清华大学、北京大学和高等教育出版社联合创办，是一本全英文的高质量学术期刊，聚焦于生物信息学、计算生物学、系统生物学和理论生物学等领域，致力于发表最新的研究成果和前沿进展。该刊已被国内外多个重要数据库如ESCI、Scopus和CSCD收录，IF2022=3.1，Citescore2022=5.7，影响力不断提升。