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从数据分析角度规划和分析低生物量微生物组研究

Planning and Analyzing a Low-Biomass Microbiome Study: A Data Analysis Perspective.

作者信息

Austin George I, Korem Tal

机构信息

Department of Biomedical Informatics.

Program for Mathematical Genomics, Department of Systems Biology.

出版信息

J Infect Dis. 2024 Aug 27. doi: 10.1093/infdis/jiae378.

DOI:10.1093/infdis/jiae378
PMID:39189314
Abstract

As investigations of low-biomass microbial communities have become more common, so too has the recognition of major challenges affecting these analyses. These challenges have been shown to compromise biological conclusions and have contributed to several controversies. Here, we review some of the most common and influential challenges in low-biomass microbiome research. We highlight key approaches to alleviate these potential pitfalls, combining experimental planning strategies and data analysis methods.

摘要

随着对低生物量微生物群落的研究变得越来越普遍,人们也越来越认识到影响这些分析的重大挑战。这些挑战已被证明会损害生物学结论,并引发了一些争议。在这里,我们回顾低生物量微生物组研究中一些最常见和最具影响力的挑战。我们强调缓解这些潜在陷阱的关键方法,将实验规划策略和数据分析方法结合起来。

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引用本文的文献

1
Compositional transformations can reasonably introduce phenotype-associated values into sparse features.成分转换可以合理地将与表型相关的值引入稀疏特征中。
mSystems. 2025 May 20;10(5):e0002125. doi: 10.1128/msystems.00021-25. Epub 2025 May 2.
2
Compositional transformations can reasonably introduce phenotype-associated values into sparse features.成分转换可以合理地将与表型相关的值引入稀疏特征中。
bioRxiv. 2025 Jan 6:2024.02.19.581060. doi: 10.1101/2024.02.19.581060.