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文章数：3篇

Nature子刊：高精度去污方法SCRuB助力微生物组数据分析

基于测序的微生物群落分析方法很容易受到污染，这可能会掩盖生物信号或产生假象。使用对照组进行计算去污染的方法是常规使用的，但不能最佳地利用不同样品的共享信息，也不能处理来自污染或生物材料泄漏到对照组的分类群。近日，哥伦比亚大学研究人员在Nature Biotechnology发表最新研究，开发出一种高精度去污方法SCRuB（https://github.com/Shenhav-and-Korem-labs/SCRuB），通过结合多个样品和对照的共享信息，可精确识别和清除污染，值得关注。

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肠易激综合征

IBS或可分为7个不同的亚型？

肠易激综合征（IBS）是以腹痛、腹胀、排便习惯和大便性状改变为临床表现，缺乏胃肠道结构和生化异常的肠道功能紊乱性疾病，罗马Ⅲ将其列为功能性肠病的一类。多种因素影响着IBS的发生和发展，但相关因素目前还未被充分考虑。近日，美国梅奥诊所研究人员在Clinical Gastroenterology and Hepatology发表最新研究，基于4021名IBS患者和12063名对照人群数据，将26个与IBS相关变量聚成7个潜在类群（健康受到中度损害、健康严重受损、增加神经-精神负担、增加精神负担、增加神经系统负担、腹泻型和便秘型），并描述了各个类群的典型特征。总之，该研究进一步提高了人们对IBS疾病亚型的认知，未来值得探索其分型与肠道菌群间的关联。

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宁康团队：利用迁移学习解决多情景下菌群分类问题

菌群分类能够确定菌群的潜在类型和来源，从而有助于更好地理解群落的分类和功能结构是如何发展和维持的。华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表文章，引入了基于迁移学习的EXPERT，使分类模型能够适应多种环境，具有较高的效率和准确性。作者在文中证明了迁移学习可以促进在不同背景下的菌群分类，例如在有限样本数量的多种疾病的菌群分类，以及预测结肠直肠癌连续分期的肠道菌群的变化。从广义上说，EXPERT实现了精确的、情景感知的菌群定制分类，并增强了新的微生物知识发现能力。

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