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文献
J-GLOBAL ID:201802247569870415   整理番号:18A1198803

機械学習とネットワーク可視化の組合せに基づく腸生態系に及ぼす食物の影響の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring the Impact of Food on the Gut Ecosystem Based on the Combination of Machine Learning and Network Visualization
著者 (12件):
資料名:
巻:号: 12  ページ: 1307  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7255A  ISSN: 2072-6643  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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プレバイオティクスおよびプロバイオティクスは,宿主の健康を改善するために,微生物相の組成および/または代謝を変化させることにより,腸の生態系に強く影響する。しかし,微生物相の組成は毎日の食事の摂取により常に変化する。微生物相組成のこのシフトはかなりの影響を持つ;しかし,高感度評価法の欠如のために,低い影響を持つ非事前/プロバイオティック食品は無視されている。著者らは,既存の測定(核磁気共鳴,次世代DNA配列決定,誘導結合プラズマ発光分光法)を用いてデータを包括的に取得し,機械学習とネットワーク可視化の組合せに基づいて解析し,ランダムフォレストアプローチにより重要な因子を抽出し,これらの因子をネットワークモジュールに適用した。著者らは,代表的な毎日の食事のために,2つのシダ類,Pteridium aquilinumとMatteuccia strutopterisを使用した。この新規分析法は,機能的ネットワークモジュールを用いて,Matteuccia strutopterisに関連した小さいが有意なシフトの影響を検出することができたが,Pteridium aquilinumの摂取量は検出できなかった。本研究では,前/プロバイオティクスとして宿主の健康を改善するための新しい価値ある食品の探索に有用な新規な方法を提案した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
異種生物間相互作用 
引用文献 (55件):

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