自然微生物綜述( IF：31.851)于2018年在線發(fā)表了微生物組領(lǐng)域的研究方法綜述，不僅系統(tǒng)總結(jié)了過去，更為未來3-5年內(nèi)本領(lǐng)域研究方法的選擇，提供了清晰的技術(shù)路線，讓大家做出更好的研究，微生物組學(xué)研究主要涉及兩方面技術(shù)：測序技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，隨著基因測序技術(shù)的進(jìn)步和測序成本不斷下降，大樣本量的微生物組學(xué)研究激增。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法已經(jīng)不再適用于極度高維、稀疏的微生物組數(shù)據(jù)分析，而適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為微生物組學(xué)數(shù)據(jù)分析的首選方法。機(jī)器學(xué)習(xí)已被證明是分析微生物群落數(shù)據(jù)并對特定結(jié)果進(jìn)行預(yù)測（包括人類和環(huán)境健康）的有效方法，基于微生物群落數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)已被成功用于預(yù)測人類健康中的疾病狀態(tài)、環(huán)境質(zhì)量和環(huán)境中污染的存在，并可以作為法醫(yī)學(xué)中的微量證據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在腸道微生物、微生物組數(shù)組表型、環(huán)境微生物、微生物生態(tài)學(xué)、皮膚微生物、土壤微生物、植物微生物、人體微生物等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，通過查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)在微生物組研究發(fā)刊分值都很高，特別是在Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS等期刊多次發(fā)表！

代謝組學(xué)是對某一生物或細(xì)胞在一特定生理時期內(nèi)所有代謝產(chǎn)物同時進(jìn)行定性定量分析的學(xué)科，被廣泛用于揭示小分子與生理病理效應(yīng)間的關(guān)系。目前，代謝組學(xué)已經(jīng)被應(yīng)用于藥物開發(fā)的各個階段（如藥物靶標(biāo)識別、先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)、藥物代謝分析、藥物響應(yīng)和耐藥研究等）?；诖x組學(xué)的高性價比特性，它被藥學(xué)領(lǐng)域的研究者給予了厚望，有望加速新藥開發(fā)的進(jìn)程。然而，代謝組領(lǐng)域還面臨著嚴(yán)重的信號處理與數(shù)據(jù)分析問題，對其在新藥研發(fā)中的應(yīng)用構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。為了有效消除由環(huán)境、儀器和生物因素所引入的不良信號波動，就需要開發(fā)針對代謝組信號系統(tǒng)優(yōu)化的新方法，為不同組學(xué)研究量身定制最優(yōu)的數(shù)據(jù)分析策略。

蛋白質(zhì)組（Proteome）是指一個細(xì)胞或組織由整個基因組表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)組學(xué)（Proteomics）是采用大規(guī)模、高通量、系統(tǒng)化的方法，從整體的角度分析細(xì)胞或組織內(nèi)動態(tài)變化的蛋白質(zhì)組成成分、表達(dá)水平和修飾狀態(tài)及蛋白質(zhì)之間的相互作用，目的在于揭示蛋白質(zhì)功能與細(xì)胞生命活動規(guī)律的學(xué)科。蛋白質(zhì)組研究對象涉及人體、動物、植物和微生物，可以為疾病標(biāo)志物的篩選、疾病機(jī)制研究、植物抗逆機(jī)理研究、發(fā)育機(jī)制研究等方向提供技術(shù)手段，為精準(zhǔn)醫(yī)療、藥物靶點研究、藥效分析等提供支持。

深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，在生物信息學(xué)領(lǐng)域也不例外！深度學(xué)習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在基因組學(xué)研究中得到了廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)分為兩大類：有監(jiān)督和無監(jiān)督。在有監(jiān)督的學(xué)習(xí)中，目標(biāo)是通過使用提供的一組有標(biāo)簽的訓(xùn)練示例來預(yù)測每個數(shù)據(jù)點的標(biāo)簽（分類）或響應(yīng)（回歸）。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，例如聚類和主成分分析，目標(biāo)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在模式。許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的最終目標(biāo)是優(yōu)化模型性能，而不是在可用數(shù)據(jù)（訓(xùn)練性能）上，而是在獨立數(shù)據(jù)集（泛化性能）上。基于這個目標(biāo)，數(shù)據(jù)被隨機(jī)分成至少三個子集：訓(xùn)練、驗證和測試集。訓(xùn)練集用于學(xué)習(xí)模型參數(shù)，驗證集用于選擇最佳模型，測試集用于估計泛化性能。機(jī)器學(xué)習(xí)必須在模型靈活性和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量之間達(dá)到適當(dāng)?shù)钠胶?。一個過于簡單的模型將不合適，無法讓數(shù)據(jù)“說話”。一個過于靈活的模型會過度適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的虛假模式，而不會泛化。，近兩年國內(nèi)外頂尖課題組MIT、Harvard University、UPenn、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等都在從事深度學(xué)習(xí)基因組學(xué)的研究，這一研究成果更是多次發(fā)表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名國際頂刊上，為我們發(fā)表頂刊鑒定了基礎(chǔ)