《基於多組學時間序列數據的微生物與人類疾病關係研究》是馬園園(安陽師範學院)編制的最終報告。
基本介紹
- 中文名：基於多組學時間序列數據的微生物與人類疾病關係研究
- 報告類型：最終報告
- 公開範圍：公開
- 編制時間：2020年9月29日
- 中文摘要
越來越多研究表明腸道菌群作為環境因素中的重要因子，其組成變化與人類疾病密切相關。本報告以“基於多組學數據的微生物與人類疾病關係”為整體研究內容，著重研究“流形一致性”假設下的多視角子空間學習的理論基礎，針對微生物數據特性，提出穩定、精確的多組學數據整合算法；並針對現有的微生物-疾病關聯數據、代謝物-疾病關聯數據，在多層的生物網路模組層面實現了有代表性的微生物——疾病、代謝物-疾病關聯研究。 本報告以多組學微生物數據為基礎，採用基於非負矩陣分解的多組學數據整合和微生物網路分析方法，在建模過程中引入微生物物種進化信息和疾病語義相似性信息，研究了微生物、疾病在不同生物網路層面的模組關聯；同時就人體代謝物與疾病之間的關係進行了預測。通過在HMP、HMDAD和代謝物-疾病數據集上執行大量實驗，結果顯示，相較於其它多組學分析方法，本報告提出的MHSNMF、MDNMF、VLMF算法具有優越的性能表現。
