深圳子科生物報道：由加州大學洛杉磯分校領導的研究小組開發出了一種更快、更準確的方法來確定寄宿在人類體內的細菌來自何處。從廣義上講，這個工具能推斷出任何微生物群的起源。

新工具被命名為“FEAST”，可以在短短幾個小時內分析過去需要在幾天或幾周才能處理完的大量遺傳信息。該軟件可用于醫療保健、公共衛生、環境研究和農業，研究結果發表在《Nature Methods》。

一個微生物群通常包含成百上千種微生物。微生物群隨處可見，從人類的消化道到為我們提供水源的湖泊和河流。組成這些群落的微生物可以來自周圍的環境，包括食物。

了解這些生物體來自何處以及如何形成群落，可以讓科學家更詳細地了未知的解影響人類健康的生態過程。研究人員開發這個項目，為醫生和科學家提供了一個更有效的工具來研究這些現象。

追源程序可以給出來自其他地方的微生物群的百分比。這在概念上與人口普查相似，人口普查揭示yi民人口來自哪些國家，以及每個群體占總人口的百分比。

例如，對廚房柜臺樣本使用追源工具可以指示樣本中有多少來自人類，有多少來自食物，具體是哪種類型的食物。

有了這些信息，醫生就可以通過簡單分析微生物群來區分健康人和患有某種疾病的人。科學家可以使用這個工具來檢測水資源或食物供應鏈中的污染。

該研究的主要研究人員Eran Halperin說：“微生物組與人體生理和健康的許多方面有關系，但是現階段仍處于研究早期，我們正在了解許多物種動態網絡的臨床意義，以及它們如何相互作用。”

Halperin補充說：“微生物組數據擴大，這迅速增加了我們對微生物生命的不同功能和分布的認識。然而，如此龐大和復雜的數據集帶來了統計和計算上的挑戰。”

研究人員說，與其他追源工具相比，FEAST的速度快了300倍，而且非常準確。

此外，目前的工具只能分析較小的數據集，或者只針對被認為是有害污染物的特定微生物。研究人員說，新工具可以處理更大的數據集，并提供更完整的微生物圖片，以及這些微生物來自何處。

研究人員通過對比先前發表的數據集，證實了FEAST的可行性。

例如，他們使用這個工具來確定廚房柜臺上微生物的類型，與以前分析相同數據集的工具相比，它提供了更多的細節。

他們還使用這個工具來比較剖宮產嬰兒的腸道微生物群和yin道產嬰兒的腸道微生物群。

加州大學洛杉磯分校計算機科學研究生、該研究的作者Liat Shenhav說：“我希望科學家們能利用FEAST來診斷與細菌有關的健康狀況。例如，如果一種特定的癌癥具有某種微生物特征，那么FEAST可能會被用于早期診斷。”