近期，我院教师霍斑作为第一作者的研究论文《MB-DDPM: microbiome simulation based on the denoising diffusion probabilistic model》已正式被信息融合领域权威期刊《Information Fusion》接收。该期刊属于中国科学院分区中的一区TOP期刊，在计算机科学和人工智能领域具有高度学术影响力，其2025年最新影响因子为15.5，五年影响因子达17.9，彰显了本研究的国际认可度。

本研究由我院作为第一完成单位，联合美国范德比尔特大学和河南农业大学共同完成，并获教育部人文社会科学研究项目（项目编号：24YJCZH261）资助。论文创新性地提出了基于去噪扩散概率模型（DDPM）的微生物组模拟框架MB-DDPM，该框架利用先进深度学习技术，能够精准建模微生物群落中复杂的物种分布、相互作用及动态变化过程。

在实验评估方面，MB-DDPM框架在多项关键生态学指标上表现出色，包括香农多样性指数和辛普森多样性指数，均显著优于现有主流模拟方法，成功生成了具有更高生物学合理性的合成数据。这一成果不仅提升了微生物组数据的模拟精度，还为相关统计方法评估、生态学分析及疾病机制研究提供了可靠的工具支持。

本研究的成功标志着我院在人工智能与生物信息学交叉领域取得了突破性进展，体现了团队在科研创新方面的实力，并为后续相关学术探索奠定了坚实基础。

图1 MB-DDPM框架前向扩散与反向去噪流程图

【编辑：王思源 责编：张玉龙】