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iMeta:马迎飞团队开发基于神经网络分析肠道菌群的方法

时间:2022-05-13 08:01来源:热心肠日报 作者:bio149发布 浏览次数:
iMeta
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①本研究提出了一种结合神经网络和随机森林的框架,用于根据微生物丰度组成识别肠道菌群与二型糖尿病相关的生物标志物;

②构建生物标志物的定向相互作用网络,分析相关菌群在二型糖尿病相关变化中的潜在驱动因素;

③分析二型糖尿病发展过程中空腹血糖动态变化与生物标志物的协调变化;

④该研究为在菌群研究中使用神经网络算法铺平了道路,并为深入了解微生物在人类疾病发展中的作用和评估有相关疾病风险的个体提供了潜在机会。

主编推荐语

刘永鑫-中科院-宏基因组


  该研究开发了一种结合神经网络和随机森林的框架,从宏基因组数据集鉴定出40个标记物种和90个标记基因,在预测中获得了更高的准确性,本研究提供了一种新的思路来识别疾病相关生物标记物并分析它们在疾病发展中所扮演的角色。

A neural network-based framework to understand the type 2 diabetes-related alteration of the human gut microbiome

一种用于理解人类肠道菌群在二型糖尿病中相关变化的神经网络框架

10.1002/imt2.20

05-05, Article

Abstract:


  The identification of microbial markers adequate to delineate the disease-related microbiome alterations from the complex human gut microbiota is of great interest. Here, we develop a framework combining neural network (NN) and random forest, resulting in 40 marker species and 90 marker genes identified from the metagenomic data set (185 healthy and 183 type 2 diabetes [T2D] samples), respectively. In terms of these markers, the NN model obtained higher accuracy in classifying the T2D-related samples than other methods; the interaction network analyses identified the key species and functional modules; the regression analysis determined that fasting blood glucose is the most significant factor (p < 0.05) in the T2D-related alteration of the human gut microbiome. We also observed that those marker species varied little across the case and control samples greatly shift in the different stages of the T2D development, suggestive of their important roles in the T2D-related microbiome alteration. Our study provides a new way of identifying the disease-related biomarkers and analyzing the role they may play in the development of the disease.

First Authors:
Shun Guo

Correspondence Authors:
Qingshan Jiang,Yingfei Ma

All Authors:
Shun Guo,Haoran Zhang,Yunmeng Chu,Qingshan Jiang,Yingfei Ma





 
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