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因果推理
文章数:3篇
因果推理
朱瑞新+朱立新等iMeta: 靶向基石菌种可恢复NASH中失调的产丁酸菌
产丁酸菌的生态失调是非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)发展的关键因素之一。同济大学朱瑞新团队和中山大学六院朱立新团队与合作者近期在iMeta发表研究,收集了来自纽约的22名非酒精性脂肪性肝炎(NASH)患者、25名肥胖患者和16名健康个体的粪便样本,进行16S rRNA基因测序,并基于因果推理理论和动态干预模拟(DIS)建立了一种疾病关键菌种识别算法。该研究发现多个关键菌种可有效地使NAFLD的菌群组成向正常肠道菌群恢复,提示了一种新的潜在的NAFLD微生物治疗方法。
因果推理
动态干预模拟
肠道菌群
关键物种
非酒精性脂肪肝病(NAFLD)
因果推理
华中农业大学:发展微生物组医学,如何进行因果推理?(综述)
以菌群为靶点进行疾病的治疗和预防,其前提是要建立菌群与疾病之间的因果关系。华中农业大学张红雨团队近期在Trends in Microbiology发表综述文章,详细介绍了基于计算和建模的菌群-疾病因果关系推理和评估的方法,并探讨了其在靶向菌群的个性化营养干预中的应用前景。推荐专业人士参阅。
因果推理
causal inference
microbiome medicine
Mendelian randomization analysis
mediation analysis
微生物组不良事件
微生物组不良事件的挑战与机遇(综述)
在过去的微生物组研究中,人们了解到共生微生物群与药物、辐射和外科手术等医疗干预措施之间的许多不良相互作用。如果我们能改变我们的微生物群来预防这些事件呢?发表在Annual Review of Pharmacology and Toxicology的一篇综述文章,讨论了减轻微生物组不良事件(Microbiome adverse event,MAE)的潜在途径,包括微生物组基因工程等新兴领域的应用。了解和预防微生物组不良事件充满了挑战,这需要数据驱动的方法,包括因果推理、多组分技术分析以及针对不同人群的个性化手段等。
微生物组不良事件
Microbiome engineering
adverse drug response
metagenomics
personalized medicine