人类微生物群系计划伊始，科学家已认识到MAD疾病乃至微生物群系研究本质上是生态学问题，并从以研究动植物为对象的宏观生态学汲取了大量理论、方法和技术。人体微生物群系生态学被认为进入了黄金时代；但这些进展并没有解决MAD疾病的诊断和病因研究中的根本性挑战。几乎所有人体菌群研究均进行多样性分析、多样性指数计算。现实中，这些多样性指数对疾病诊断的意义有限。

鉴于生态学分析技术的局限性，科学家对应用复杂网络科学研究菌群生态网络展开了大量研究。网络科学在过去10多年间被认为是自然科学和社会科学领域最重要的技术之一，然而在MAD疾病诊断领域却进展甚微。由于先前所定义的复杂网络特征忽略了菌群网络中特殊节点的作用，以及其相互作用方式；这些特征或是在疾病和健康样本之间无显著差别，或是“七上八下”。马占山团队制定了如下策略寻找全新的网络特征，包括（1）“承认”代表特殊微生物种类的网络节点（例如，最高丰度物种、最高优势度物种、网络枢纽节点等）可能具备的特殊作用；（2）区分种间相互作用的模式（相生、相克或阴、阳关系）；（3）选取尽可能简单的特征。

以上策略有效地揭示了人体微生物群系网络内部相互作用的三条基本原理：其一、物种生来并不平等，特殊物种可能具有特殊的诊断价值；其二、相生相克或阴阳平衡程度应具有重要诊断价值；其三、奥卡姆剃刀原理（以简御繁）。正是基于此三项原理，马占山团队定义了两类生物信息标记（指标）算法。一类是菌群网络中12种三角（基序）关系（trios），另一类是菌群网络中正负比例。三角关系虽然简单，但往往是决定系统格局和稳定性的重要因素。马占山团队定义的12种三角关系足以描述影响复杂网络系统格局和稳定性的要素；而正负比例指标显然受到了传统中医阴阳平衡思想的启示。马占山团队通过分析公共数据库中已发表的菌群相关疾病的研究数据，示范了两项生物信息诊断技术的有效性。当然，新诊断技术的适用性和有效性并非限于所检验过的这些疾病。马占山团队建立的原理、算法和软件为用户研发其它菌群（微生物群系）相关疾病的个性化精准诊断提供了全套分析和计算技术。目前，尚无其它类似能够用于研发可靠、特异的菌群相关疾病诊断指标的通用技术（算法和软件）。因此，新技术的发布为菌群相关疾病的精准诊断和其他环境微生物群系监测的研究提供了一项前景良好的核心使能技术。

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