• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

Editorial: Machine learning and deep learning applications in pathogenic microbiome research.

作者信息

Chen An-Tian, Wu Xinyan, Ye Gang, Li Wenle

机构信息

Department of Cardiology, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College/National Center for Cardiovascular Diseases, Beijing, China.

Department of Computer Science, College of Natural Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX, United States.

出版信息

Front Cell Infect Microbiol. 2024 Jun 20;14:1429197. doi: 10.3389/fcimb.2024.1429197. eCollection 2024.

DOI:10.3389/fcimb.2024.1429197
PMID:38966252
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11223062/
Abstract
摘要

相似文献

1
Editorial: Machine learning and deep learning applications in pathogenic microbiome research.社论：机器学习与深度学习在病原微生物组研究中的应用
Front Cell Infect Microbiol. 2024 Jun 20;14:1429197. doi: 10.3389/fcimb.2024.1429197. eCollection 2024.
2
Exploring the impact of pathogenic microbiome in orthopedic diseases: machine learning and deep learning approaches.探索病原微生物组在骨科疾病中的影响：机器学习和深度学习方法。
Front Cell Infect Microbiol. 2024 Apr 3;14:1380136. doi: 10.3389/fcimb.2024.1380136. eCollection 2024.
3
Understanding gut microbiome-based machine learning platforms: A review on therapeutic approaches using deep learning.理解基于肠道微生物组的机器学习平台：深度学习在治疗方法中的应用综述。
Chem Biol Drug Des. 2024 Mar;103(3):e14505. doi: 10.1111/cbdd.14505.
4
The influence of machine learning technologies in gut microbiome research and cancer studies - A review.机器学习技术在肠道微生物组研究和癌症研究中的影响——综述
Life Sci. 2022 Dec 15;311(Pt A):121118. doi: 10.1016/j.lfs.2022.121118. Epub 2022 Oct 28.
5
Machine learning for data integration in human gut microbiome.机器学习在人类肠道微生物组数据集成中的应用。
Microb Cell Fact. 2022 Nov 23;21(1):241. doi: 10.1186/s12934-022-01973-4.
6
Gut Microbes Meet Machine Learning: The Next Step towards Advancing Our Understanding of the Gut Microbiome in Health and Disease.肠道微生物遇见机器学习：在健康和疾病中深入了解肠道微生物组的下一步。
Int J Mol Sci. 2023 Mar 9;24(6):5229. doi: 10.3390/ijms24065229.
7
Machine learning on microbiome research in gastrointestinal cancer.基于微生物组学的胃肠道癌症机器学习研究。
J Gastroenterol Hepatol. 2021 Apr;36(4):817-822. doi: 10.1111/jgh.15502.
8
Machine learning methods for microbiome studies.微生物组研究中的机器学习方法。
J Microbiol. 2020 Mar;58(3):206-216. doi: 10.1007/s12275-020-0066-8. Epub 2020 Feb 27.
9
Machine-learning analysis of cross-study samples according to the gut microbiome in 12 infant cohorts.基于 12 项婴儿队列的肠道微生物组对跨研究样本进行机器学习分析。
mSystems. 2023 Dec 21;8(6):e0036423. doi: 10.1128/msystems.00364-23. Epub 2023 Oct 24.
10
DeepMicro: deep representation learning for disease prediction based on microbiome data.深微：基于微生物组数据的疾病预测的深度学习表示。
Sci Rep. 2020 Apr 7;10(1):6026. doi: 10.1038/s41598-020-63159-5.

引用本文的文献

1
Large-scale classification of metagenomic samples: a comparative analysis of classical machine learning techniques vs a novel brain-inspired hyperdimensional computing approach.宏基因组样本的大规模分类：经典机器学习技术与新型脑启发式高维计算方法的比较分析
bioRxiv. 2025 Jul 7:2025.07.06.663394. doi: 10.1101/2025.07.06.663394.
2
Engineered Tissue Models to Decode Host-Microbiota Interactions.用于解码宿主-微生物群相互作用的工程组织模型
Adv Sci (Weinh). 2025 Jun;12(23):e2417687. doi: 10.1002/advs.202417687. Epub 2025 May 14.

本文引用的文献

1
Reporting of artificial intelligence prediction models.人工智能预测模型的报告。
Lancet. 2019 Apr 20;393(10181):1577-1579. doi: 10.1016/S0140-6736(19)30037-6.
2
The Human Intestinal Microbiome in Health and Disease.健康与疾病中的人类肠道微生物群
N Engl J Med. 2016 Dec 15;375(24):2369-2379. doi: 10.1056/NEJMra1600266.
3
Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine.预测未来——大数据、机器学习与临床医学。
N Engl J Med. 2016 Sep 29;375(13):1216-9. doi: 10.1056/NEJMp1606181.