为应对微生物组大数据分析的巨大挑战，RAYBET雷竞技系统生物学与生物信息学系主任宁康教授团队于2025年1月16日在国际顶级期刊《生物信息学简报》（Briefings in Bioinformatics）上发表了一篇题为“Techniques for learning and transferring knowledge for microbiome-based classification and prediction: review and assessment”的综述文章。该研究以raybet官网为唯一完成单位，提出了基于大模型与迁移学习的微生物组预测新范式，为生命科学领域带来全新的研究思路。值得一提的是，该论文的第一作者为RAYBET雷竞技强基计划2101班的本科生韩瑾，展现了强基登峰班学生的卓越科研实力。
第二排右三为韩瑾同学，与实验室老师及同学们在一起
破局传统：系统梳理持续学习模型的技术脉络
在宁康教授指导下，韩瑾与博士生张皓鸿对“持续学习建模范式”进行了全面综述，深入剖析其在微生物组研究中的应用价值。文章指出，该范式通过跨任务知识迁移，能有效缓解数据稀缺与质量不均的难题，为医学诊断、疾病预测及个性化治疗提供理论支撑，同时为农业与环境科学领域注入跨学科创新动能。
针对全球微生物组数据爆炸性增长与分析方法效能不足的核心矛盾，该研究系统剖析了微生物组领域三大挑战——海量数据（涵盖人体、环境等500余种生态位的数百万样本）挖掘不足、传统统计方法（如主成分分析、贝叶斯模型）在复杂非线性关系中的局限性，以及单一场景建模导致的模型泛化能力缺失。研究团队通过整合人工智能前沿技术，构建了“基础大模型筑基-迁移学习微调”的创新体系：基于全球微生物组计划（HMP、MetaHIT等）多组学数据训练通用大模型，提出“情景自适应”迁移机制实现跨地域/人群的快速适配的研究范式，突破静态建模桎梏，使模型在数据持续输入中自主进化，为微生物组大数据挖掘提供了可扩展、高泛化的持续学习框架。
三大核心贡献
领域全景扫描：从传统建模到持续学习，厘清技术演进路径与关键挑战。该研究系统梳理了微生物组数据分析从传统统计方法（如Pearson相关性分析、贝叶斯模型）到AI驱动的基础模型与迁移学习的范式转变，指出传统方法在非线性和高维数据处理中的瓶颈（如主成分分析对复杂微生物互作的表征不足）。
跨学科桥梁：该综述系统梳理了迁移学习在医学、农业和环境等领域的应用，揭示其跨学科潜力。例如，HMP（人类微生物组计划）基础模型通过迁移学习成功适配不同地域的疾病诊断，如将欧美炎症性肠病模型应用于亚洲人群。此外，研究总结了微生物源追踪的关键案例，如Bayesian方法优化的土壤污染源分析模型，经迁移学习后有效用于水体微生物溯源，溯源误差降低15%。文章强调，跨领域知识迁移依赖于基础模型对微生物互作规律的深度表征，而非数据的直接复用，为多学科协作提供了方法论框架。
未来路线图：针对当前数据库标准不统一的问题（如EBI MGnify与NCBI SRA元数据格式差异），该综述提出建立统一的多组学数据治理标准。此外，为量化迁移学习前后的模型性能变化，研究开发了FitIdx综合评估指标，并探索模型优化方向，包括提升可解释性（如关键微生物标记物可视化）和计算效率（分布式训练框架）。这些技术突破为微生物组研究提供了清晰的发展路径，有望推动跨学科应用和精准医学进步。
师生共携手，攻坚克难终见成果
在撰写综述论文的过程中，韩瑾遇到了不少挑战。在宁康老师和皓鸿师兄的指导与帮助下，她不断调整思路，逐步完善论文内容。每周两次与宁康老师的交流，使她在研究过程中更加明确方向，老师的严格要求和细致修改也为论文的完善提供了关键支持。最终，在不断打磨和优化下，论文顺利接收，这一过程不仅提升了她的学术写作能力，也为今后的科研实践积累了宝贵经验。
强基登峰班：学术新星的成长沃土
韩瑾的快速成长，是RAYBET雷竞技强基登峰班“厚基础、重创新”培养成效的生动写照。她表示，“登峰班的培养模式让我能够早早加入课题组。综述写作让我学会从全局视角审视领域发展，导师的指导更让我受益匪浅。”作为华科大拔尖人才培养“特区”，强基登峰班始终倡导“早进团队、早触前沿”。自2019年强基登峰班开启试点以来，像这样本科生取得SCI第一作者的科研成果不胜枚举。与韩瑾一同完成本篇文章的博士生张皓鸿，早在2022年于登峰班就读期间，就以第一作者身份在国际权威学术期刊《生物信息学简报》（Briefings in Bioinformatics）发表高水平论文。2022级登峰学子苗泽宇，也于本月发表JCR一区高水平科研论文两篇。目前，登峰2101班已经通过强基班学术考核，全员获得推免资格，成为各课题组科研攻关的重要力量，也将为生命科学的发展努力贡献自己的青春力量。
探索未来，迈向卓越
从传统建模到持续学习的转变，标志着微生物组研究进入了一个更高精度、更个性化的新时代。这项突破性研究的开展，不仅彰显了raybet官网在生命科学领域的领先地位，更展现了登峰班学子在科研创新中的卓越表现。未来，RAYBET雷竞技会继续做好人才培养工作，为生命科技的发展输送青春力量。
文章详细信息：
文章标题：Techniques for learning and transferring knowledge for microbiome-based classification and prediction: review and assessment
DOI链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbaf015
期刊名称：《生物信息学简报》（Briefings in Bioinformatics）
