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  黏细菌能产生结构独特和生物活性多样的次级代谢产物，被认为是聚酮类、非核糖体肽以及它们的杂合化合物的潜在来源；这些化合物具有抵抗细菌、真菌、紫外及细胞毒性等多种作用。然而，由于黏细菌中很多次级代谢产物基因簇表达量低或基因沉默，导致有些代谢产物分离不到，需要结合多种方法进行分离。

  课题组以机器学习算法整合基因组学与代谢组学的效力，高通量、自动化筛选大型黏细菌资源库，有效去重复已知化合物，靶向分离和鉴定化学骨架新颖、生物活性突出、作用机制独特的先导化合物潜药。

  在推进基于核磁共振（NMR）代谢组学的实践中，我们构建了数据库 MyxoDB (https://www.myxonpdb.sdu.edu.cn)。 MyxoDB 仅通过分析粗提物的 NMR 谱就大大简化了已知化合物的去重复过程 。

  基于NMR的代谢组学和基因组学集成的工作逻辑是：

（1）通过生物信息学算法（例如PRISM38或antiSMASH39）预测感兴趣的生物合成基因簇编码的代谢产物的（子）结构，并选择合理的方式激活相应的（沉默）基因簇。随后通过基于 NMR 的次级代谢组代谢谱来选择性分离目标化合物。

 (2) 另一方面，结合一维和二维核磁共振分析次级代谢组可以消除已知结构或识别未知化合物的结构片段，这有助于推断结构类别并找到细菌基因组中相应的生物合成基因簇。