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电子科大：DisBalance助力基于菌群的疾病预测和标志物研究

电子科技大学邹权团队在Briefings in Bioinformatics发表研究，开发了一个一体化的平台来解决基于菌群的人类疾病预测和分类生物标志物发现的一系列问题。作者在选择一组远端判别平衡时，优先考虑远端判别平衡分析（DBA-distal discriminative balance, DBA-distal）方法的解释、运行时间和分类准确性，开发一个综合平台DisBalance，以整合和简化基于微生物组的二元分类的疾病模型构建、疾病风险预测和疾病相关生物标记发现的工作流程。作者还通过对溃疡性结肠炎（UC）的鸟枪宏基因组数据集的完整分析证明了DisBalance的可信度，大家可以从http://lab.malab.cn/soft/DisBalance 上免费访问DisBlance。也可在https://github.com/yangfenglong/DisBalance上获得Disbalance的源代码和演示数据。

菌群平衡疾病模型疾病预测微生物生物标志物

GutBalance:一个基于人类肠道菌群进行疾病预测和解决了组成问题的生物标志物发现的服务器

组成变换属于菌群数据的监督学习，是决定疾病分类器性能和可靠性的关键步骤。人们重视远端判别平衡分析（DBA）方法的出色性能，该方法在处理高维菌群数据分类时选择细菌对和三个的远端平衡。通过将该方法应用于GMrepo数据库中所有疾病表型的物种水平丰度，作者建立了基于平衡的模型库，用于人类肠道菌群相关疾病的分类。该模型存储库支持对新样本的疾病风险进行预测。更重要的是，作者强调了平衡-疾病关联的概念，而不是传统的微生物-疾病关联，并建立了人类肠道平衡-疾病关联数据库(GBDAD)。模型存储库和GBDAD数据库部署在GutBalance服务器上，该服务器支持对疾病模型、与疾病相关的平衡和感兴趣的疾病相关物种进行交互可视化和系统的询问。并发现基于平衡的物种-疾病关联性将加速胃肠道微生态学研究和临床试验中新的微生物-疾病关联性假说的产生。

菌群平衡 Logistic回归疾病预测平衡-疾病关联

Cell：科学饮食，平衡才是王道！

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