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肠道病毒对肠道微生物群系的种群结构、细菌性状乃至人体健康都有十分重要的影响,但相比肠道细菌,人们对其的研究和了解仍然很缺乏.高通量测序技术以及机器学习、深度学习等方法的快速发展,为从组学途径深入研究肠道病毒提供了契机.本文针对当前肠道病毒组学领域以噬菌体、真核病毒等为对象的高通量数据,总结并分析了近年来数据挖掘和分析的共性方法和技术的发展,梳理了一系列相关的生物信息学方法和技术,其中大多适用于基于宏基因组或宏病毒组两种策略的病毒组学分析.同时,针对目前实际生物学问题和临床问题的复杂性,人工智能方法在生物信息学领域的广泛运用,以及未来三代测序技术可能的广泛使用,讨论了病毒组学数据挖掘与数据分析方法面临的问题和挑战. 相似文献
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