2023-11-01
一、项目背景及意义
重大慢病防治是“健康中国2030” 的国家重大战略需求。肠道微生态失衡是导致消化系统疾病、代谢性疾病、精神疾病在内的诸多重大慢病发生和发展的重要病因。肠道微生物组与宿主的相互作用的研究是解析疾病发生发展，预防和治疗慢性疾病的重要理论基础。肠道系统生物学的研究因为其复杂的本质难以结合实验进行验证，所以需要各种数据的积累和精确模型的构建，也为发展基于肠道系统计算机模拟提供了天然的便捷性。肠道微生物组和宿主细胞内部，以及与宿主细胞之间的相互作用大体可以分为基于代谢底物的利用以及基于信号分子的调控作用两大类。因此本项目通过计算机辅助融合生物信息学方法，机器学习技术，网络控制与分析手段对这两大类互作进行基于大数据的构建和分析，以期为促进生命医药大健康的基础数据和理论发展提供有力的支撑。
二、项目目标
本项目旨在设计相关子课题来挖掘和分析人类肠道微生物与人类细胞的代谢互作和通信调控。具体希望实现以下目标：
（1）多组学耦合实现微生物代谢物的预测和分析（小分子水平）
（2）肠道菌群基于代谢物的相互作用的模拟与优化（微生物组水平）
（3）肠道菌群基于群体感应的通信调控的构建与解析（微生物组水平）
（4）肠道菌群与宿主细胞的相互作用的模拟与优化（宿主水平）
在完成子课题任务之后进行数据库的构建、知识图谱的绘制、互作网络的分析等，最终得到微生物组-宿主之间的作用图谱，为慢性病的防治提供指导。
三、项目优势
（1）指导教师团队齐全，实验基础条件好，理论模型支撑足。本项目依托天津大学化工学院乔建军教授大团队，刘春江教授课题组，天津大学生物信息学中心高峰教授课题组。同时也有外校老师加持，如牛津大学工程系杨爱东教授课题组，中南大学计算机系郭菲教授课题组。
（2）课题交叉属性强，紧扣当前机器学习、大模型技术等应用需求。本项目中涉及数据挖掘分析，数据库制作，知识图谱实现，网络控制等前沿技术与理论，对于对人工智能在生物系统的实现与融合是一次很好的实操的机会。
（3）项目子课题分工合理，便捷性强。本项目主题是生物信息学技术和理论的发展和丰富，因此课题的完成只需要数据的收集和分析，过程的模拟和计算，无需进行湿实验的验证，可以远程指导。
（4）课题指导灵活性高，采取竞赛性质的指导方式，组员之间进行紧密的合作和技术交流，同时定期采用线上线下结合的方式开展交流会，以团队的方式集中解决课题推进中碰到的问题。
四、联系方式
具体的子课题将围绕小分子、菌群以及宿主三个水平的目标进行设计，相应的课题细节以及其他未尽事宜请咨询项目组老师：
吴胜波老师 18222285880 （Email: wushengbo@tju.edu.cn）
欢迎各位同学踊跃报名，期待您的加入！！！