Prediction model

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MB-SupCon—基于微生物群的监督对比学习预测模型

有效整合微生物组和代谢组数据有利于更准确地预测不同的疾病，然而，大多数数据集只测量微生物组数据，而没有配对的代谢组数据。近日，美国南卫理公会大学研究人员在Journal of Molecular Biology发表最新研究，设计一种新的、基于微生物组的监督对比学习框架（MB-SupCon），用于提高仅测量微生物组数据的集合预测准确性，并在不同队列中做了验证，值得相关人员测试。

预测模型 MB-SupCon Microbiome Prediction model Contrastive learning

粪菌移植治疗7天后的菌群，或可预测艰难梭菌感染复发

Microbiome上发表的一项最新研究，发现在接受胶囊粪菌移植治疗后的艰难梭菌感染患者中，移植后的菌群组成与复发与否显著相关。基于移植后7天的菌群组成构建模型，可预测移植后60天内，艰难梭菌感染是否复发。

粪菌移植 Clostridium difficile Encapsulated microbiota Fecal microbiota transplantation machine learning