九个 (不那么简单) 的步骤:在微生物生态学中使用机器学习的实用指南
Corinne Walsh1,2, Elías Stallard-Olivera1,2, Noah Fierer1,2
1Cooperative Institute of Research in Environmental Sciences, CU Boulder, Boulder, Colorado, USA.
mBio
|December 21, 2023
概括
本综述指导微生物生态学家使用机器学习 (ML) 模型来分析复杂的微生物组数据. 它侧重于ML算法的实际选择,应用和解释,用于预测微生物种类或基因.
科学领域:
- 微生物生态学 微生物生态学
- 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:
- 微生物组数据的复杂性需要先进的分析方法.
- 机器学习 (ML) 模型为微生物生态研究提供了强大的工具.
- 现有的文献往往侧重于ML算法性能,而不是实际应用.
研究的目的:
- 为微生物生态学家提供关于选择和应用ML模型的可操作指南.
- 消除对微生物组数据的ML模型结果解释的神秘性.
- 解决微生物生态学ML的共同挑战和最佳实践.
主要方法:
- 该审查综合了目前对微生物生态学ML应用的理解.
- 它侧重于数据分析和解释的实际考虑.
- 讨论了特定于微生物组数据的例子和常见陷.
主要成果:
- 微生物组数据具有独特的特征,需要定制的ML方法.
- 仔细考虑ML模型选择和解释对于准确的预测至关重要.
- 该审查强调了将ML应用于微生物组数据集的机会和潜在陷.
结论:
- 本综述为微生物生态学家提供了有效利用ML进行微生物组数据分析的知识.
- 它强调实际应用和解释,而不是对ML算法的理论比较.
- 目标是提高在微生物生态学研究中ML模型的预测能力.


