王亮教授与澳大利亚新南威尔士大学张丽教授，辽宁科技大学赵琪教授、以及杜兰大学公共卫生学院李剑教授共同主办的专刊《通过数据驱动的方法解开人类微生物群与复杂疾病之间的广泛联系和紧密相互作用》现开放投稿，期刊主要关注微生物组和人类复杂疾病相关的稿件，欢迎各位学界同仁不吝赐稿。专刊拟收录各类论文包括原创研究、（短）述评、方法论、网络服务器工具、软件和观点，重点关注人类微生物群-疾病关联这一令人兴奋但仍然非常具有挑战性的领域的相关研究。

众所周知，微生物在环境中无处不在，几乎占据了动物和人类的所有栖息地。人体内的微生物群主要由细菌、真菌、病毒、古生菌、原生生物等组成。随着测序技术和质谱仪器的进步，以及它们在人体微生物群解剖中的深入应用，越来越多的证据表明研究表明，微生物在生理功能中起着非常重要的作用，与人类的各种复杂疾病密切相关。这导致从微生物的角度对潜在的疾病机制有了深刻的理解。因此，阐明微生物群与疾病的关联，对于了解人类疾病的发病机制、促进早期诊断、提高精准医疗有很大的帮助。例如，在人体肠道中，绝大多数肠道微生物不仅可以合成必需氨基酸和维生素，还可以促进人类饮食中难以消化的成分（如植物多糖）的消化。当肠道微生物群落发生变化时，人们很可能会患上相关的消化系统疾病。如果能够及时发现肠道微生物的变化并给予相应的治疗，后期临床诊疗的工作量将大大减轻。尽管目前的技术已经帮助我们发现了许多以前意想不到的微生物群与疾病之间的联系，例如癌症、自身炎症性疾病、代谢综合征、消化系统疾病、心血管疾病和中枢神经系统疾病，但目前的知识水平仍然有限。由于缺乏有效的算法和生物信息学工具，对现有的元组学数据进行深入分析相当困难，导致对微生物组与疾病关联的认识狭隘，严重限制了关联机制的发展。因此，迫切需要将高效的计算工具和新型算法应用于微生物群与疾病关联分析，以促进微生物分析在临床环境中的应用，以诊断、治疗和预防复杂的人类疾病。此外，迫切需要在微生物群与疾病之间的关联方面对计算发现进行下游实验验证，以促进元组学分析在现实世界中的应用。因此，也需要结合实验和计算方法来研究有趣的关联。

专刊特别关注：

1. 用于分析元组学数据的新型管道、工作流、Web 服务器和软件
2. 人类微生物群与各级复杂疾病关联的计算分析和实验验证
3. 人类微生物群与复杂疾病动态相互作用的计算模拟和建模
4. 预测、鉴定和验证细菌种类和代谢物作为复杂疾病临床诊断的生物标志物
5. 微生物组学技术在促进人类疾病临床诊断中的应用
6. 颠覆人类微生物群与疾病关联的传统认知或现有模型