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使用人类微生物组数据预测健康结果的多核机器回归模型—MKMR

研究发现，人体微生物群与人类健康和疾病有关，并具有预测作用。许多针对微生物组数据开发的统计方法侧重于不同的距离度量，可以捕获微生物组中的各种信息。近日，美国哥伦比亚大学研究人员在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，开发了一种基于人类微生物组数据预测健康结果的多核机器回归模型—MKMR（https://github.com/BingLi17/MKMR），在模拟和真实数据中性能较好，值得关注。

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肠道病毒组

马骁驰+鄢秋龙等：用肠道病毒组诊断大肠癌和腺瘤，潜力如何？（荟萃分析）

先前研究发现病毒是肿瘤发生的诱导剂，但很少有研究探讨肠道病毒组对结直肠癌进展的影响，并且在不同队列中病毒特征的可重复性较差。近日，大连医科大学的马骁驰、鄢秋龙及团队在Journal of Advanced Research发表最新研究，纳入9项已发表的结直肠癌和腺瘤研究（含1282个粪便宏基因组）用于组装病毒基因组，基于患者和健康人肠道内识别的差异噬菌体构建随机森林模型，发现可以较好地区分结直肠癌/腺瘤与健康人。总之，该研究证实了结直肠癌和腺瘤患者的肠道病毒群特征，并强调了结肠直肠癌进展中肠道噬菌体-细菌的协同作用，为未来结直肠癌治疗的提供了新靶点。

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