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”。
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。
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
07-21
苏晓泉团队开发菌群16S扩增子功能校正算法Meta-Apo
来自青岛大学苏晓泉团队开发了Meta-Apo(Metagenomic Apochromat),这是一种菌群16S扩增子测序的功能校正算法,可以极大地减少甚至消除由于PCR扩增偏好性以及16S rRNA基因-全基因组关联信息的差异从而导致的同一微生物组样本基于16S扩增子的功能谱与WGS产生的结果之间存在偏差,使两种方法得出结论更加一致。
03-24
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
青岛大学苏晓泉和中科院青岛能源所徐健研究团队,近期在mSystems发表文章,介绍了微生物组搜索引擎2 (Microbiome Search Engine 2, MSE 2),这是一个微生物组数据库平台,基于菌群与数据库中菌群的分类或功能相似性,在全球宏基因组数据中搜索和查询菌群。
01-22
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。
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。
01-19
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
青岛能源所苏晓泉:一种对鸟枪宏基因组进行全面分类和系统发育比较的新方法
① 确定鸟枪法宏基因组之间的距离对于推断微生物组的β多样性至关重要;② 动态Meta-Storms(DMS)算法,可以在物种水平上对鸟枪宏基因组进行全面的分类学和系统发育比较;③ DMS将已分类的宏基因组物种与内置(或自定义)的系统发育树进行比较,并依据较高级别的分类信息将未分类的物种放置到进化树的虚拟节点上,生成物种间两两的距离矩阵;④ DMS由C++写成,与UniFrac等算法相比,DMS不仅更快,内存消耗更低,分类准确性也有提升。
2019-12-03
中科院徐健团队:基于皮肤菌群的特应性皮炎诊断及疗效评估
① 纳入来自北京、青岛及美国的116名特应性皮炎(AD)患儿及73名健康儿童,分析对比皮肤菌群的差异;② 基于25个皮肤细菌属,能够以86.4%的准确率诊断出AD患儿(AUC=0.90);③ AD患儿的非病变皮肤处的菌群组成与病变皮肤处相似,且与健康儿童的皮肤菌群不同,以金黄色葡萄球菌的富集为特征;④ 利用基于菌群的皮肤健康指数(MiSH),可将症状相同的AD患儿分为2组,2组之间的菌群多样性及治疗效果不同。
2019-08-20
苏晓泉:基于微生物组搜索的疾病检测方法学研究
① 开发了微生物搜索引擎,其中的新奇指数可用于临床上的菌群疾病类型检测;② 以健康人群菌群为参比,该方法在检出不健康菌群时的准确度达到81%;③ 以患者菌群为参比,使用该方法则可有助于确定菌群所导致疾病;④ 该方法不依赖于模型和生物标记物,对样本污染的抵抗性很强,受污染的干扰小;⑤ 提供在线、本地、qiime2插件等不同使用方法,满足差异化的分析需求。
2019-05-05
注:FA表示第一作者;CA表示通讯作者;SA表示高级作者
2021
2020
2019
2018
2017
2014
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