Time-series microbiome diversity analysis
Time-series microbiome diversity analysis tracks how the richness, evenness, and community composition of microbial communities change across multiple time points within the same subjects. By combining standard diversity metrics with longitudinal statistical models, it separates true temporal dynamics from inter-individual variation, identifying when and how perturbations such as diet changes, antibiotic treatment, or disease onset reshape the microbiome.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Callahan, B. J., McMurdie, P. J., Rosen, M. J., Han, A. W., Johnson, A. J. A., & Holmes, S. P. (2016). DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature Methods, 13(7), 581–583. · DOI 10.1038/nmeth.3869
- Chen, Y., Lun, A. T. L., & Smyth, G. K. (2023). Differential abundance testing on single-cell data using quasi-likelihood methods. Genome Biology, 24(1), 188. · URL
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.