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| 1 | 大数据时代的预防医学研究:数字化预防医学显示文摘全球知名的麦肯锡咨询公司最早提出了“大数据(bigdata)”时代的概念:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。大数据时代的决策将基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉,庞大的数据资源使包括学术界在内的各个领域都在发生着一场深刻的变革,引起各领域的广泛关注和应用,预防医学的研究模式也在悄然紧跟着大数据时代发生着变革。 | 杨瑞馥 | 2014 | 中华预防医学杂志2014，48，3： | 8 |
| 2 | 微生物全基因组测序在预防医学领域的应用显示文摘病原微生物引起传染病疫情时,预防医学工作者会面临以下几个重要问题:1病原从哪里来,可能的传播途径是什么;2病原有哪些生存能力、毒力和耐药特性;3病原所致疾病有着怎样的流行规律。高通量测序技术以及与之相伴的信息学分析技术的飞速发展,为上述问题提供了新的思路和解决方案。本文从流行病学调查溯源、病原体特性的快速判定、疾病流行规律分析以及疫苗变异监测和使用效果评价四个方面,总结归纳了新一代全基因组测序技术在预防医学领域中的应用实例,并对该研究方向存在的问题及未来发展进行了展望。 | 崔玉军 杨瑞馥 | 2014 | 传染病信息2014，27，5： | 6 |
| 3 | 基于全基因组测序的细菌进化研究进展显示文摘基因组变异进化是新型细菌病原体不断出现的重要原因之一,细菌可以通过获得或丢失一些基因及基因突变来获得新的特性和适应性,比如毒力增强或耐药性增强等,从而导致新流行亚型的出现,为临床诊断治疗、传染病监测防控带来极大挑战。全基因组测序方法可以有效整合利用细菌的全基因组信息,在研究细菌重要特性和变异进化方面有很高的分辨率。我们就基于全基因组测序研究细菌进化的背景意义、国内外研究现状、应用前景与趋势等进行简要综述。 | 周江林 彭小川 胡明达 周静 任洪广 梁龙 靳远 岳俊杰 | 2018 | 生物技术通讯2018，29，6： | 6 |
| 4 | 大肠埃希菌的群体基因组学研究显示文摘将群体遗传学的理论与方法应用于特定种群多个分离株的全基因组序列中,进行数据挖掘和分析的学科称为群体基因组学(population genomics)。近年来,测序技术的迅猛发展使得低成本、快速获得大量个体全基因组序列成为可能,这推动了群体基因组学在进化领域的广泛应用。本文以经典模式生物大肠埃希菌为例,回顾了大肠埃希菌A、B1、B2、D和E五个基因型之间进化关系的确立历程;总结了基因组突变率、选择信号以及适应性进化模式的分析实例;并对群体基因组学在应对O157:H7和O104:H4菌株所致疫情暴发中的应用进行了综述。这些研究结果说明,尽管发展时间较短,群体基因组学在解析细菌种群结构、探索进化规律以及疾病暴发应对等领域已经发挥了重要作用;加强该学科研究对大肠埃希菌以及其他病原细菌的进化与防控研究工作均有积极意义。 | 武雅蓉 杨瑞馥 崔玉军 | 2016 | 中华预防医学杂志2016，50，6： | 1 |
| 5 | 一株猪丹毒丝菌的全基因组测序及SpaA基因分析显示文摘本研究测定猪丹毒丝菌临床毒株SG7的全基因组序列,并运用生物信息学方法对测定的全基因组序列及猪丹毒丝菌表面保护性抗原A基因(SpaA)进行分析。SG7菌株的基因组全长为1834291.00 bp,G+C含量为36.3%,基因总数1846个。将SG7菌株与GenBank中8条完整的猪丹毒丝菌全基因组序列进行比较,发现国内外不同菌株间基因组的基本信息存在不同程度差异。基于全基因组单核苷酸多态性(SNPs)的系统发育分析结果表明,9株菌株聚为3个分支,国内菌株并不完全处于同一分支,SG7菌株与国内常见菌株不属于同一进化分支。SpaA基因高变区的分析结果显示,9株菌株亦可分为3个SpaA型,SG7菌株为携带Met203的高致病性菌株。除SG7菌株外,其他8株菌株的SpaA基因分型结果与基于全基因组SNPs分析的结果一致,说明SG7菌株的遗传背景复杂。本研究结果可为猪丹毒丝菌基因组整体水平研究和疫苗的研发奠定基础。 | 彭凌 林锦铨 李玲慧 刘博婷 蔡巩林 | 2021 | 江苏农业学报2021，37，3： | 0 |
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