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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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