Maschinelles Lernen-gestützte Mikrobiom-Diversitätsanalyse
Die maschinelles Lernen-gestützte Mikrobiom-Diversitätsanalyse integriert klassische Alpha- und Beta-Diversitätsmetriken mit überwachten oder unüberwachten ML-Modellen, um Wirtsphänotypen zu klassifizieren, diskriminierende Taxa zu identifizieren und Signaturen auf Gemeinschaftsebene aus 16S rRNA- oder Shotgun-Metagenomdaten aufzudecken. Sie erweitert die traditionelle Diversitätsanalyse über deskriptive Statistiken hinaus zu prädiktiver und erklärender Modellierung in den Bereichen Gesundheit, Ökologie und Umweltwissenschaften.
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Quellen
- Pasolli, E., Truong, D. T., Malik, F., Waldron, L., & Segata, N. (2016). Machine Learning Meta-analysis of Large Metagenomic Datasets: Tools and Biological Insights. PLOS Computational Biology, 12(7), e1004977. link ↗
- Wirbel, J., Pyl, P. T., Kartal, E., Zych, K., Kashani, A., Milanese, A., ... & Zeller, G. (2019). Meta-analysis of fecal metagenomes reveals global microbial signatures that are specific for colorectal cancer. Nature Medicine, 25(4), 679–689. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Microbiome Diversity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/machine-learning-assisted-microbiome-diversity-analysis
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