ARZIMM:微生物相互作用および縦断的マイクロバイオーム研究からのコミュニティ安定性の推論のための新しい解析プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Li, H.; He, L.; wang, c.; Hu, J.; Gao, z.; Falcone, E.; Holland, S.; Blaser, M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216443493333 整理番号：22P0313507

ARZIMM:微生物相互作用および縦断的マイクロバイオーム研究からのコミュニティ安定性の推論のための新しい解析プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

ARZIMM: A Novel Analytic Platform for the Inference of Microbial Interactions and Community Stability from Longitudinal Microbiome Study

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発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月28日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ミクロビオームコミュニティの動的変化はヒトの健康と疾患において重要な役割を果たす可能性がある。長期的ミクロビオーム研究における最近の上昇は,時間的動的パターンをモデル化し,同時に微生物相互作用とコミュニティ安定性を定量化する統計的方法を要求する。ここでは,スパース微生物相互作用を捉え,コミュニティ安定性を推定するために,新しい自己回帰ゼロ膨張混合効果モデル(ARZIMM)を提案した。ARZIMMは,過度のゼロ豊度と非ゼロ豊度を別々にモデル化するためにゼロ膨張Poisson自己回帰モデルを採用し,ランダム効果はグループ内で共有される下層動的パターン,および疎な微生物相互作用を捕獲し推定するためのLasso型ペナルティを研究する。推定微生物相互作用マトリックスに基づいて,さらにコミュニティ安定性の推定を導き,ネットワーク推論を通してコア動的パターンを同定した。広範なシミュレーション研究と実際のデータ解析を通して,他の方法と比較してARZIMMを評価した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学 , 遺伝学研究法 , 微生物の生態 , 分子・遺伝情報処理 , 微生物の生化学

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