估计阅读时长: < 1 分钟环境中的微生物往往以复杂群落的形式存在，不同物种之间通过代谢相互作用形成协同或竞争关系，共同完成生物地球化学循环、维持生态系统功能。近年来，随着高通量基因组测序技术的发展，研究者可以从环境样本中获取海量微生物基因组数据，为构建基因组尺度代谢模型（Genome-scale metabolic models, GEMs）提供了基础。GEMs将微生物的全基因组注释与生化反应网络相结合，可以用于模拟微生物在特定环境条件下的代谢能力，预测其生长和代谢产物。在单菌株层面，GEMs已被广泛用于解析微生物对环境变化的代谢适应机制、指导代谢工程设计以及预测药物靶点等。在群落层面，通过将多个GEMs耦合，可以研究微生物之间的相互作用，例如通过代谢物交换实现的协同或竞争关系。 Attachments The-taxonomic-composition-of-various-type-samples-and-the-results-of-neutral-model • 500 kB • 130 click 2026年1月4日
估计阅读时长: 27 分钟宏基因组测序直接从环境样本获取所有生物的遗传物质，产生的海量短读序列（reads）需要被快速准确地分类到不同物种或功能类别。然而，宏基因组数据具有复杂性高、物种多样且未知序列多等特点，这给分类算法带来了巨大挑战。传统的序列比对方法虽然准确，但在面对庞大的参考数据库时计算开销巨大，难以满足实时分析的需求。因此，研究者开发了多种基于k-mer（长度为k的子序列）的快速分类方法，其中布隆过滤器（Bloom Filter）作为一种高效的概率数据结构，在针对测序reads做物种上的快速分类这项工作中起到了一些关键作用。 Attachments Capture • 112 kB • 208 click 2025年12月19日
估计阅读时长: 14 分钟宏基因组测序所处理的对象是直接对环境样本中的所有DNA进行测序。达到无需培养即可揭示微生物群落的组成和功能潜力的目的。在数据处理中，一个核心任务是从海量短读序列中估算物种丰度（即每个物种在样本中的相对含量）和基因丰度（即每个基因或功能单元的相对含量）。传统的基于序列比对的方法计算成本高昂，而基于k-mer的方法通过利用固定长度的子序列（k-mer）信息，能够在不依赖完整比对的情况下快速估算丰度。 k-mer是指长度为k的连续子序列，例如在k=2的时候，DNA序列“ATCG”包含的2-mers有“AT”、“TC”、“CG”。通过统计读序列中k-mer的出现频率，并将其与参考数据库中的k-mer频率进行比较，我们可以推断出样本中各物种或基因的丰度。这种方法具有计算速度快、内存效率高的优势，并且无需对每个读进行精确比对，因此在处理大规模宏基因组数据时非常实用。 Order by Date Name Attachments workflow1 • 272 kB • 173 click 2025年12月8日workflow2 • […]
估计阅读时长: 13 分钟LCA算法是现代宏基因组学分析的核心技术之一，主要用于解决序列比对结果的分类不确定性问题。例如，我们在处理宏基因组测序reads的物种来源分类注释工作的时候，经常会思考一个问题：在宏基因组分析中，一个测序read通常与多个参考序列产生比对结果，这些结果可能指向不同的分类单元。那这条reads最可能的物种分类来源位置是怎样的，怎样可以通过一个算法，基于一系列的物种匹配结果来推断出一个合适的物种来源，既避免过度分类，又保证分类的准确性。 Order by Date Name Attachments family-tree-animal-kingdom • 99 kB • 227 click 2025年12月2日LCA • 245 […]
估计阅读时长: 2 分钟宏基因组学（Metagenomics）通过直接测序环境样本中的全部DNA，从而避免了传统培养方法的局限，使我们能够研究不可培养微生物的多样性。然而，当样本来自宿主相关环境（如人类或小鼠的肠道、土壤等）时，测序数据中不可避免地包含大量宿主自身的DNA序列。这些宿主序列会占据测序读数，增加分析成本，并可能干扰对微生物群落组成的准确推断。因此，在宏基因组数据分析中，去除宿主序列（Host Sequence Removal）是至关重要的预处理步骤。去除宿主序列的算法多种多样，其中基于k-mer的方法因其高效和可扩展性而备受关注。 Attachments Metagenomics • 211 kB • 227 click 2025年11月29日
Thank you so much for your thoughtful and encouraging comment! I truly appreciate the time you took to read through…
已经写完了
A very inspiring pipeline for turning EC-based annotations into genome-scale embeddings. Great post! I really enjoyed the clear, end‑to‑end pipeline…
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
I'm fine, thank you. and you?