Jessica Lynne Metcalf

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Jessica Lynne Metcalf

文章数：6篇

宿主-菌群互作

宿主生理和饮食，哪个对菌群影响更大？

ISME Journal发表的一项研究，从演化角度，分析比较了18种灵长目动物的肠道菌群组成，表明影响菌群的主要因素是宿主本身的生理演化，而非宿主食性。该结论与此前的部分研究有所不同，作者也进行了一些探讨。对菌群-宿主互作、菌群-宿主共演化感兴趣的专业人士不妨关注。

宿主-菌群互作灵长类动物微生物组食性

随机森林回归模型

Genes：如何利用菌群数据预测死亡时间

确定准确的死亡时间，有助于确认死者和排查凶手。近期Genes[IF：3.6]发表的一项研究，用机器学习方法建模，通过分析菌群数据，可精确预测死亡时间，相关专业人士或许可以参考一下。

随机森林回归模型死亡时间 Random Forest regression Decomposition Microbiome

SR：圈养改变菌群，唯一未被驯化的野马也不能幸免

普氏野马是唯一尚未被人类驯化的马种，是研究自然状态下野生动物和圈养动物菌群差异的良好模型，这篇文章正是关注于此，值得好好看看。

马普氏野马驯化圈养 Min Han

Science：我们死后，被哪些细菌分解？

今年1月Rob Knight在Science的“恐怖”之作，结果大概是，不管你死后被埋在哪里，分解你尸体的细菌大概都是类似的。。。

尸体分解微生物群法医死亡时间刑事案件

微生物时间表

eLife：利用微生物时间表，精准预估死亡时间

① 在每一件死亡调查中，确认死亡时间都非常关键，但现有技术可能受限于一系列的错误和偏倚，比如倚仗法医昆虫学的结果，可能会有数天甚至数月的偏差；② 在小鼠模型中，研究者发现死后微生物群落的变化是动态、可测并且是可重复的，可用于预估出3-48天的死亡时间；③ 这些对腐尸系统中细菌和真菌微生态的理解，为估计死亡时间提供了一个新的法医工具。

微生物时间表法医昆虫学法医微生物学刑事案件法医

Science：我们死后，被哪些细菌分解？

今年1月Rob Knight在Science的“恐怖”之作，结果大概是，不管你死后被埋在哪里，分解你尸体的细菌大概都是类似的。。。