Машинное обучение для анализа разнообразия микробиома

Анализ разнообразия микробиома с помощью машинного обучения интегрирует классические метрики альфа- и бета-разнообразия с моделями обучения с учителем или без учителя для классификации фенотипов хозяина, идентификации дискриминантных таксонов и выявления сигнатур на уровне сообщества на основе данных 16S рРНК или полногеномного метагеномного секвенирования. Он расширяет традиционный анализ разнообразия за пределы описательной статистики в сторону предиктивного и объяснительного моделирования в области здравоохранения, экологии и наук об окружающей среде.