Integrating multi-omics technologies to decipher microbiome functions

多组学方法通过实现对基因组、转录组、蛋白质组和代谢组数据的同步分析，彻底改变了我们对微生物群落的认知。对这些深度数据的系统性整合与分析有助于解读微生物群的功能角色，为理解微生物在不同环境中的活动、相互作用和动态变化提供关键见解。生物复杂性使得单一孤立生物体的多组学分析具有挑战性但信息量丰富，而当样本包含数百至数千个物种时，这种复杂性进一步增加。随着微生物组研究不断扩展至临床、环境和工程系统，标准化工作流程、基准数据集和社区驱动的倡议对于确保可重复性、标准化和可解释性至关重要。建立并推广实验设计、数据处理和整合分析的最佳实践对于最大化不同研究间的可比性和科学严谨性具有关键作用。本文评述了多组学微生物组研究的最新进展，阐述了数据整合和元数据协调中的关键障碍，并提出了一个协作路线图，用于可扩展、符合FAIR原则的多组学调查，以及可能具有颠覆性的、类似于AlphaFold在微生物组科学领域的人工智能（AI）进展。在本文中，作者讨论了多组学微生物组研究的最新进展，概述了数据整合和元数据协调中的关键障碍，并提出了一个路线图，用于可扩展、符合FAIR原则的多组学调查和可能具有颠覆性的人工智能进展。

Integrating multi-omics technologies to decipher microbiome functions

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