Analisi della diversità del microbioma assistita da Machine Learning
L'analisi della diversità del microbioma assistita dal machine learning integra metriche classiche di diversità alfa e beta con modelli ML supervisionati o non supervisionati per classificare fenotipi dell'ospite, identificare taxa discriminanti e scoprire firme a livello di comunità da dati di metagenomica shotgun o 16S rRNA. Estende l'analisi di diversità tradizionale oltre le statistiche descrittive verso la modellazione predittiva e esplicativa in ambito sanitario, ecologico e delle scienze ambientali.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Microbiome Diversity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bioinformatics/machine-learning-assisted-microbiome-diversity-analysis
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