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DeepBio得分
是基于文献引用次数，影响因子，文献新近度等因素计算的客观产品评级，得分越高表明该产品经过越可靠的实验验证，质量可信度越高
宏基因组学（Metagenomics），又称元基因组学，是由 Handelman 提出的一种直接对微生物群体中包 含的全部基因组信息进行研究的手段，以特定生境中的整个微生物群落为研究对象，采用高通量测序技术，获得 环境微生物基因组信息总和，以研究环境微生物的群落结构、物种分类、系统进化、基因功能以及代谢通路等。 之后 Kevin 等对 Metagenomics 进行了定义，即“绕过对微生物个体进行分离培养，应用基因组学技术对自 然环境中的微生物群落进行研究”的学科。它规避了对样品中的微生物进行分离培养，提供了对无法分离培养的 微生物进行研究的途径，避免了实验过程中由环境改变引起的微生物序列变化所带来的偏差。
该类研究通常对实验设计及功能验证实验要求相对较高。其特点是需要基于高通量的微生物多样性测序技术 筛选目标菌，并关联转录组、代谢物、表型数据进行生物信息学分析。并结合功能验证实验例如粪菌移植（FMT）、 抗生素实验、免疫组化等对微生物功能的调控机制进行探究及验证。同时探究菌群对宿主机体的影响，如菌群对 宿主肠屏障、免疫、代谢功能等调控网络的影响。 这类研究的主要实验设计策略为： (1) 高通量检测及生物信息学分析：通过宏基因组测序对不同分组样本（如不同时间、不同处理、不同疾病状态 等）进行检测，基于生物信息学的方法筛选差异菌、探究功能上的不同。 (2) 菌群及功能分析：1）分析不同分组中的菌群物种组成；2）分析与研究相关的差异菌群；3）分析菌群功能 上的不同，如不同分组中 kegg pathway 的差异，不同分组中抗性基因的表达差异等。 (3) 关联分析：1）如有表型数据（如：临床指标、生理生化指标、代谢物表达数据等），可以采用相关性分析 菌群与这些表型数据关联，以分析菌群对其的影响；2）分析其作为生物标志物 biomarkers 的诊断潜能。 (4) 功能验证：通过一系列数据，确定关注的菌群后或者确定菌群与研究的密切关联性后，通过以下实验进行进 一步验证：1）粪菌移植（FMT）分析是否可以延缓/抑制或者改善疾病状态；2）抗生素处理后，是否可以 延缓/抑制或者改善疾病状态；3）分离出单一菌种，研究这单一菌种对疾病的影响作用机制。 (5) 机制研究：1）菌群对宿主肠屏障、免疫、代谢功能等调控网络的影响，如检测宿主肠屏障相关指标/因子、 免疫相关基因的表达、以及相关代谢物的表达变化（菌群与代谢物相互影响），并通过过表达或敲除基因或 补充相应的营养物（如代谢物）来分析其对菌群或者病程的影响；2）菌群通路影响宿主基因的表达，并刺 激相关信号通路，从而影响疾病进程
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