基于基因组数据分析的细菌耐药基因识别与表型预测

利用基因组数据和生物信息学分析方法,快速鉴定耐药基因并预测耐药表型,为细菌耐药状况监测提供了有力辅助手段。目前,已有的数十个耐药数据库及其相关分析工具这些资源为细菌耐药基因的识别以及耐药表型的预测提供了数据信息和技术手段。随着细菌基因组数据的持续增加以及耐药表型数据的不断积累,大数据和机器学习能够更好地建立耐药表型与基因组信息之间的相关性,因此,构建高效的耐药表型预测模型成为研究热点。本文围绕细菌耐药基因的识别和耐药表型的预测,针对耐药相关数据库、耐药特征识别理论与方法、耐药数据的机器学习与表型预测等方面展开讨论,以期为细菌耐药的相关研究提供手段和思路。

高通量测序技术在细菌耐药中的应用

细菌耐药已成为威胁全球人类公共健康的重要因素之一,快速、准确明确细菌耐药的特性、机制及传播特征对疾病治疗及控制耐药菌的传播具有重要意义。高通量测序技术可以同时平行检测多个基因序列的状态,已广泛应用于细菌耐药检测。目前高通量测序技术在细菌耐药领域的应用主要有:全基因组测序技术、目标区域测序技术和宏基因组测序技术。所采用的测序平台主要为Illumina、Ion Torrent、BGI等二代测序和Pacific Biosciences、Oxford Nonopore等三代测序平台。通过细菌耐药基因预测细菌耐药表型的准确性在很大程度上依赖于成熟的专业耐药基因数据库,各种通用型、特异型及隐马尔可夫模型耐药基因数据库的建立和完善,为高通量测序技术在细菌耐药领域的应用提供了坚实的基础。本文简要介绍了高通量测序技术、数据分析方法及相应测序平台在细菌耐药领域中的应用进展,并同时介绍了细菌耐药数据库的现状。