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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.