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.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.