Análise de Diversidade de Microbioma Assistida por Aprendizado de Máquina
A análise de diversidade de microbioma assistida por aprendizado de máquina integra métricas clássicas de diversidade alfa e beta com modelos de ML supervisionados ou não supervisionados para classificar fenótipos do hospedeiro, identificar táxons discriminantes e descobrir assinaturas em nível de comunidade a partir de dados de metagenômica shotgun ou 16S rRNA. Ela estende a análise de diversidade tradicional além das estatísticas descritivas para modelagem preditiva e explicativa em saúde, ecologia e ciências ambientais.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Microbiome Diversity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bioinformatics/machine-learning-assisted-microbiome-diversity-analysis
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