一个机器学习软件工具箱,支持微生物组分析.
Laura Judith Marcos-Zambrano1, Víctor Manuel López-Molina1, Burcu Bakir-Gungor2
1Computational Biology Group, Precision Nutrition and Cancer Research Program, IMDEA Food Institute, Madrid, Spain.
Frontiers in microbiology
|December 11, 2023
概括
机器学习 (ML) 工具对于分析复杂的人类微生物组数据至关重要. 本综述汇编和分类了ML软件,以帮助研究人员了解微生物模式并开发预测性健康模型.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 人类微生物群对健康的影响很大,但其复杂的数据难以分析.
- 机器学习 (ML) 为在高维微生物组数据中发现模式提供了强大的方法.
- 许多基于ML的软件工具已被开发用于微生物组数据分析.
研究的目的:
- 审查用于人类微生物组数据分析的最新ML工具.
- 编译,目录和分类可用的ML软件和框架.
- 支持研究人员选择和利用适当的ML资源进行微生物组研究.
主要方法:
- 对人类微生物组数据的基于ML的软件和框架资源进行范围审查.
- 根据分析类型和实施的ML技术组织软件.
- 包含每个工具的使用示例,陷和限制.
主要成果:
- 介绍了用于微生物组分析的ML工具的广泛汇编.
- 软件资源被分类,详细说明算法和应用程序.
- 提供了对当前限制的洞察力以及对ML工具开发和使用的考虑.
结论:
- 本综述为研究人员在人类微生物组研究中使用ML提供了有价值的指导.
- 为了可靠的微生物组数据分析,需要对ML工具进行标准化和基准测试.
- 该汇编有助于对微生物组研究的专业ML资源进行更深入的探索.


