核心区别
- Microbial & Viral Bioinformatics（微生物与病毒生物信息学）
研究对象更广，涵盖所有类型的微生物（细菌、古菌、真菌、原生生物等）以及病毒。 - Bacterial and Viral Bioinformatics（细菌与病毒生物信息学）
研究对象较窄，专注于细菌和病毒，不包括其他非细菌类微生物。
对比表
| 维度 | 微生物与病毒生物信息学 | 细菌与病毒生物信息学 |
|---|---|---|
| 研究对象范围 | 微生物（细菌、古菌、真菌、原生生物等）+ 病毒 | 仅限细菌 + 病毒 |
| 广度 | 广，涵盖多类生物 | 窄，专注于细菌相关 |
| 典型研究方向 | 宏基因组学、群落生态学、宿主-微生物互作、病毒-微生物关系 | 细菌基因组学、耐药基因预测、病原体分析、噬菌体研究 |
| 应用场景 | 微生物群落研究、环境样本分析、人体微生物组研究 | 医学细菌学、传染病、抗生素耐药机制 |
| 学科定位 | 偏向综合性、生态学与系统层面 | 偏向临床、病原学与应用层面 |
应用实例对比
-
微生物与病毒生物信息学
- 实例：分析人类肠道微生物组（细菌、真菌、古菌等）与病毒群落的互作，探索其与肥胖、糖尿病或免疫系统疾病的关系。
- 特点：关注整体微生物生态系统，强调多类生物之间的协同与平衡。
-
细菌与病毒生物信息学
- 实例：研究医院获得性耐药细菌（如耐甲氧西林金黄色葡萄球菌，MRSA）及其与噬菌体的互作，寻找新的治疗策略。
- 特点：聚焦病原体与临床应用，强调对疾病防控和治疗的直接价值。
总结
- Microbial & Viral Bioinformatics：范围大，适合研究多样微生物群落及其与病毒的关系。
- Bacterial and Viral Bioinformatics：范围小，专注于细菌和病毒，更聚焦临床和病原学研究。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn2
# Create side-by-side comparison
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,6))
# --- Left: Microbial & Viral ---
venn_left = venn2(
subsets=(1, 1, 1),
set_labels=("Microbes", "Viruses"),
ax=axes[0],
set_colors=("skyblue", "lightcoral"), # 微生物用蓝色，病毒用红色
alpha=0.6
)
venn_left.get_label_by_id('10').set_text('Bacteria, Archaea,\nFungi, Protists')
venn_left.get_label_by_id('01').set_text('Viruses')
venn_left.get_label_by_id('11').set_text('Microbe-Virus\ninteractions')
axes[0].set_title("Microbial & Viral Bioinformatics")
# --- Right: Bacterial & Viral ---
venn_right = venn2(
subsets=(1, 1, 1),
set_labels=("Bacteria", "Viruses"),
ax=axes[1],
set_colors=("lightgreen", "lightcoral"), # 细菌用绿色，病毒用红色
alpha=0.6
)
venn_right.get_label_by_id('10').set_text('Bacteria\n(pathogens, commensals)')
venn_right.get_label_by_id('01').set_text('Viruses\n(phages, human viruses)')
venn_right.get_label_by_id('11').set_text('Bacteria-Virus\ninteractions')
axes[1].set_title("Bacterial & Viral Bioinformatics")
# Add a caption below the plots
fig.text(
0.5, -0.05,
"Comparison: Microbial & Viral Bioinformatics covers all microbes (bacteria, archaea, fungi, protists) plus viruses,\n"
"while Bacterial & Viral Bioinformatics is narrower, focusing only on bacteria and viruses.",
ha='center', fontsize=10
)
plt.tight_layout()
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
# 大圆 - Microbial
microbe_circle = plt.Circle((0,0), 1.0, color="skyblue", alpha=0.4, label="Microbes")
ax.add_artist(microbe_circle)
# 小圆 - Bacteria (在Microbial里)
bacteria_circle = plt.Circle((0.3,0.3), 0.4, color="lightgreen", alpha=0.6, label="Bacteria")
ax.add_artist(bacteria_circle)
# 另一个圆 - Viruses
virus_circle = plt.Circle((-0.2,-0.2), 0.6, color="lightcoral", alpha=0.6, label="Viruses")
ax.add_artist(virus_circle)
# 设置比例 & 美化
ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_aspect("equal")
ax.axis("off")
# 添加标签
ax.text(-0.9, 1.0, "Microbes\n(bacteria, archaea, fungi, protists)", fontsize=10, color="blue")
ax.text(0.4, 0.6, "Bacteria", fontsize=10, color="green")
ax.text(-0.9, -0.8, "Viruses", fontsize=10, color="red")
plt.title("Nested Scope: Microbes vs Bacteria with Viruses", fontsize=12)
plt.show()
