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Wei Xu
文章数:4篇
炎症性肠病
肠道菌群组成或与克罗恩病的未来发病有关
克罗恩病(CD)的病因尚不清楚,但目前的假设是微生物或环境因素在遗传易感个体中诱导肠道炎症,导致慢性肠道炎症。乳糜泻患者的病例对照研究已经记录了肠道微生物组组成的改变;然而,这些研究未能区分肠道微生物组成的改变是否与乳糜泻的发生有关,还是炎症或药物治疗的结果。近日,Gastroenterology发表的文章表明,机器学习的微生物组风险评分(MRS)模型可根据肠道菌群组成特征预测未来发展CD的风险,有益于制定高风险人群疾病预防的新策略和改善已确诊CD患者的治疗。
炎症性肠病
肠道菌群
克罗恩病
克罗恩病(CD)
地中海饮食改变肠道菌群,降低肠道炎症
Gastroenterology近期发表文章,通过对克罗恩病患者一级亲属的饮食模式和菌群进行分析,发现地中海饮食模式与微生物群、较低的肠道炎症有关。研究结果或将有助于开发通过影响微生物组成和宿主肠道炎症的饮食策略,以预防疾病。
克罗恩病(CD)
地中海饮食
肠道炎症
肠道菌群
克罗恩病
抗菌群抗体应答或可预测克罗恩病发病
Gastroenterology上发表的一项最新研究,在384名克罗恩病患者的无症状直系亲属中发现,基线时针对菌群抗原的特异性抗体应答与随后发展出克罗恩病的风险增加相关,且这种关联独立于肠道屏障功能、炎症标志物及遗传风险。
克罗恩病
生物标志物
研究论文
基础研究
队列研究
纵向菌群数据
phyLoSTM:一种基于纵向菌群数据进行疾病预测的新型深度学习模型
人类菌群在纵向时间尺度上是高度动态的,会随着饮食或医疗干预而动态变化。在研究中,作者提出了一种新的深度学习框架“phyLoSTM”,结合使用卷积神经网络和长短期记忆网络 (LSTM) 进行特征提取和分析纵向微生物组测序数据中的时间依赖性以及宿主的环境因素,用于疾病预测,并提出了通过 LSTM 处理受试者中的可变时间点方面以及在不平衡情况和对照之间的权重平衡方面的其他新颖性。
纵向菌群数据
深度学习
疾病预测
随机森林