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【2h】

Microbiome Big-Data Mining and Applications Using Single-Cell Technologies and Metagenomics Approaches Toward Precision Medicine

机译：使用单细胞技术和元基因组学方法的微生物组大数据挖掘和应用朝着精准医学发展

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摘要

With the development of high-throughput sequencing technologies as well as various bioinformatics analytic tools, microbiome is not a “microbial dark matter” anymore. In this review, we first summarized the current analytical strategies used for big-data mining such as single-cell sequencing and metagenomics. We then provided insights into the integration of these strategies, showing significant advantages in fully describing microbiome from multiple aspects. Moreover, we discussed the correlation between gut microbiome with host organs and diseases, confirming the importance of big-data mining in clinical practices. We finally proposed new ideas about the trend of big-data mining in microbiome using multi-omics approaches and single-cell sequencing. The integration of multi-omics approaches and single-cell sequencing can provide full understanding of microbiome at both macroscopic level and microscopic level, thus contributing to precision medicine.
机译：随着高通量测序技术以及各种生物信息学分析工具的发展，微生物组不再是“微生物暗物质”。在这篇综述中，我们首先总结了当前用于大数据挖掘的分析策略，例如单细胞测序和宏基因组学。然后，我们提供了对这些策略整合的见解，显示了从多个方面全面描述微生物组的显着优势。此外，我们讨论了肠道微生物组与宿主器官和疾病之间的相关性，证实了大数据挖掘在临床实践中的重要性。我们最终提出了关于使用多组学方法和单细胞测序在微生物组中进行大数据挖掘的趋势的新思路。多组学方法与单细胞测序的集成可以在宏观水平和微观水平上提供对微生物组的全面了解，从而有助于精密医学。

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