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A mathematical framework to correct for compositionality in microbiome data sets
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AI
DOI：10.1128/aem.01126-25.png)
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摘要
En 中文
宏基因组测序（MGS）在微生物组分析中的日益广泛应用，显著提升了我们对微生物群落及其在人类健康、环境循环和疾病等生物学过程中作用的理解。然而，MGS数据固有的组成性特征——即每个分类群的相对丰度取决于所有其他分类群的丰度——使得单个分类群的测量和微生物组数据的解释复杂化。本研究描述了一种将外源性内标纳入常规MGS分析的实验设计，以校正组成性失真。我们开发了一个数学框架，利用观察到的内标相对丰度计算本地分类群的缩放丰度，这些丰度（i）独立于样本组成，且（ii）与实际的生物丰度成正比。通过对模拟群落和人类肠道微生物组样本的分析，我们证明缩放丰度在精度和准确性方面优于传统的相对丰度测量，并实现了在多样本组成和广泛分类群丰度范围内对单个微生物组分类群进行可靠、定量的比较。通过提供准确分类群定量化的途径，该方法在推动微生物组研究方面具有巨大潜力，特别是在临床和环境健康等需要精确微生物谱分析的应用领域。
Keyword:
compositionality
scaled abundance
internal standard
experimental design
metagenomic sequencing
期刊
IF:
3.7
论文数:
2.4W
被引数:
8.9W
机构
引用论文
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