苏晓泉
青岛大学计算机科学与技术学院教授
苏晓泉,男,1986年10月生,博士,教授,硕士研究生导师,青岛大学特聘教授,民盟盟员,国家留学基金公派访问学者。研究方向为生物信息学与大数据科学,已在该领域内mBio、mSystems、Bioinformatics、BMC Genomics等期刊发表学术论文20余篇,先后主持国家自然科学基金面上/青年项目、山东省自然基金重大基础项目、中科院重点部署项目子课题等,相关成果获得7项软件著作权。主持开发的“微生物组搜索引擎”(mse.ac.cn),入选“2016年中国生物医药技术十大进展”,并被新华社、科技日报、AsianScientist等国内外媒体报道评价为“A Google For Microbiome Research”。
iMeta:青大苏晓泉组发布跨平台可交互的菌群分析平台PMS
青岛大学苏晓泉团队发布跨平台可交互的菌群分析平台PMS,arallel-Meta Suite(PMS)是一个用于快速和全面的菌群分析的软件套件,采用了最先进的算法,涵盖序列菌群数据物种与功能解析、统计分析、可视化等一系列流程,并具有友好的图形界面,可以满足各种用户的分析需求。
04-23
苏晓泉等:利用条件致病菌指数评估环境微生物风险
近期,青岛大学苏晓泉作为通讯作者在Journal of Genetics and Genomics发表文章。作者开发的生物信息工具-条件致病菌指数(Microbial index of pathogenic bacteria,MIP) ,从人体条件致病菌角度考察菌群多样性和致病性,并从菌群大数据层面揭示条件致病菌分布情况,为理解全球范围内致病菌的组成和分布提供了启示。
01-19
苏晓泉阐述菌群的β多样性:从全局比对到局部比对
青岛大学苏晓泉近期在mSystems发表文章,总结了作者为整合大规模菌群数据集,在整体群落水平(即“全局”)来计算相似性而开发的算法和工具,并阐述了作者对“局部比对”匹配策略的看法。
2021-09-03
徐健、苏晓泉等:用大数据引擎绘制全球菌群转化网络
青岛大学苏晓泉与中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心徐健与团队在mSystems发表研究,提出了一种基于大数据搜索的理论模型,从多个尺度探索不同生态系统之间微生物组的内在关联与演化规律。基于该模型,他们运用前期开发的菌群搜索引擎 MSE和超过17万例样本,计算和绘制了首个全球性的“菌群相互转化网络”,从而刻画出不同生态系统中菌群最可能的演化途径,对于重构历史上曾经存在过的菌群,或设计全新的
2021-07-21
苏晓泉阐述菌群的β多样性:从全局比对到局部比对
① 本文回顾了作者研发的菌群距离算法和搜索引擎,并总结以上方法在应对菌群细微差异时的局限性;② 提出了菌群“局部比对”的概念;③ Meta-Storms和Dynamic Meta-Storms算法采用了非递归转换和内存回收等优化,以提高计算效率和节约内存资源;④ 基于菌群搜索引擎(MSE)的疾病诊断,其准确性和效率优于传统的机器学习方法;⑤ 有两种类型的索引策略可用于加速菌群搜索,1、静态分区索引;2、基于特征降维的动态索引。
2021-08-17
徐健、苏晓泉等:用大数据引擎绘制全球菌群转化网络
① 作者提出了一个菌群转换模型和一个基于网络的分析框架来描述和模拟全球微生物β多样性在多个生境中的变化和扩散;② 作者通过分析具有177,022个样本的转化网络,发现菌群在全球范围内具有内在的同源性,还发现菌群转化具有高度的稳定性和稳健性;③ 从该网络推导出菌群扩散的全局路线图能够跟踪菌群多样性形成和传播的潜在路径;④ 这种基于搜索的菌群网络为追踪全球范围内现有或新菌群的起源和进化提供了一个容易扩展的参考。
2021-07-13
徐健+黄适:菌群和多组学分析揭示何为“牙龈亚健康”
① 纳入40名成人,测定牙菌斑菌群和代谢组及唾液细胞因子在从健康到牙龈炎期间的变化;② 这些测量指标在停止刷牙后1-3天就已迅速改变,标志着牙龈进入亚健康(SoH)阶段,其特征包括11种唾液细胞因子活化、牙菌斑中有潜在保护作用的甜菜碱和罗氏菌快速协同减少;③ 对不同队列的荟萃分析显示,在SoH阶段牙菌斑菌群的组成和功能特征已与牙周炎高度接近;④ 持续的SoH发展能加速牙菌斑菌群衰老,28天内的衰老程度相当于牙龈健康时1年的衰老。
2021-03-09
苏晓泉+徐健:在整个菌群水平上对全球菌群进行物种分类和功能搜索的平台
① MSE 2包含一个扩展的数据库,该数据库包含超过25万个鸟枪宏基因组和16S rRNA基因扩增子的样品,这些样本与来自798项研究中收集到的统一宏数据相关;② MSE 2还包含一个增强的搜索引擎,不仅可以通过分类学而且可以通过功能概况,实时、快速(每次查询<0.5µs)地搜索最匹配的菌群;③ MSE 2还包含一个基于web的图形用户界面,用于用户友好的搜索、数据浏览和辅导;④ 可通过http://mse.ac.cn免费访问MSE 2。
2021-01-19
青岛大学团队开发菌群16S扩增子功能校正算法Meta-Apo
① 使用配对的宏基因组(WGS):16S扩增子数据对用作训练集,Meta-Apo算法就可以为大规模的16S扩增子样本生成校正后的功能谱,结果与WGS更加一致;② 通过Meta-Apo校正后,疾病分类的准确性提高到95.12%,同时检测疾病的敏感性也大大提高了;③ Meta-Apo提供了一种跨平台菌群分析策略,可以显著提高状态分类的性能;④ Meta-Apo能够综合16S扩增子测序的较低成本和WGS的较高精确度两方面的优势,使大规模的微生物组研究受益匪浅。
2021-01-06
苏晓泉等:菌群大数据挖掘的机遇和挑战(综述)
① 菌群整合分析包括三个关键步骤:菌群及其功能分析、数据整合和目标表型的菌群特征挖掘;② 16S和宏基因组分析各有优劣,而长读长测序数据需要新的分析方法;③ 微生物组数据库的元数据不统一、试验技术不同导致结果差异等都会影响数据整合;④ 机器学习模型受限于给定的标签进行分类,模型泛用性差;⑤ 基于搜索或者深度学习的方法泛用性好,并能够进行多个标签的分类;⑥ IMP等流程能够实现微生物多组学分析,快速提供更全面的菌群分析结果。
2020-08-01
苏晓泉、徐健等:基于微生物组大数据的疾病检测方法
① 肠道菌群进行疾病诊断手段受到微生物实验的准确性、重现性,及微生物组高通量数据等多方面的影响;② 本研究利用前期的微生物搜索引擎开发了基于菌群大数据搜索的疾病检测新策略;③ 第一步通过计算待测样本相对于数据库中所有微生物数据得到离群微生物组新颖性评分,确定样本健康与否;④ 第一步中检测到的不健康样本与数据库中多种疾病的参照样本比对,进行疾病分类;⑤ 该方法使用便捷、快速、适用范围广,能够降低漏诊和误诊率。
2020-03-17
注:FA表示第一作者;CA表示通讯作者;SA表示高级作者
2022
2021
2020
2019
2018
2017
基于GPGPU和多核CPU硬件的元基因组数据分析软件 登记号:2012SR055051 苏晓泉,宁康,徐健
元基因组数据库索引与搜索系统 登记号:2013SR000258 苏晓泉,宁康,徐健
单细胞拉曼光谱系统控制软件 登记号:2013SR015642 任立辉,宁康,苏晓泉,徐健
单细胞拉曼光谱模拟系统软件 登记号:2013SR079944 任立辉,宁康,苏晓泉,徐健
并行化高通量测序数据质量控制软件 登记号:2013SR080803 苏晓泉,周茜,宁康
单细胞拉曼光谱系统控制软件 登记号:2014SR188907 任立辉,宁康,苏晓泉,徐健
基于单细胞图像数据库的图像分析处理系统V1.0 登记号:2015SR219902 任立辉,苏晓泉,徐健
元基因组数据分析系统[简称:Parallel-META]3.0 登记号:2016SR053280 苏晓泉,荆功超,公衍海
青岛大学计算机科学与技术学院教授
苏晓泉,男,1986年10月生,博士,教授,硕士研究生导师,青岛大学特聘教授,民盟盟员,国家留学基金公派访问学者。研究方向为生物信息学与大数据科学,已在该领域内mBio、mSystems、Bioinformatics、BMC Genomics等期刊发表学术论文20余篇,先后主持国家自然科学基金面上/青年项目、山东省自然基金重大基础项目、中科院重点部署项目子课题等,相关成果获得7项软件著作权。主持开发的“微生物组搜索引擎”(mse.ac.cn),入选“2016年中国生物医药技术十大进展”,并被新华社、科技日报、AsianScientist等国内外媒体报道评价为“A Google For Microbiome Research”。
2018年获得中科院青岛生物能源与过程研究所微生物博士学位。
2014年香港城市大学(City University of Hong Kong)访问学者。
2011年纽约州立大学石溪分校(State University of New York at Stony Brook)计算机科学硕士。
2009年武汉大学计算机科学学士。
2020年6月~至今:青岛大学计算机科学与技术学院,教授
2017年1月~2020年5月:中国科学院青岛生物能源与过程研究所,副研究员
2016年8月~2016年11月:加州大学圣迭戈分校(University of California, San Diego),国家公派访问学者,合作导师:Rob Knight
2011年5月~2016年12月:中国科学院青岛生物能源与过程研究所,助理研究员
生物信息学,计算生物学,微生物组学,大数据挖掘