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Best practices for developing microbiome-based disease diagnostic classifiers through machine learning
DOI:10.1080/19490976.2025.2489074.png)
摘要
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人类肠道微生物组在各种疾病中具有关键作用,可通过机器学习(ML)开发诊断模型。模型构建中使用的具体工具和参数,如数据预处理、批次效应去除和建模算法,会影响模型性能和泛化能力。为建立通用的流程,我们将ML过程分为上述三个步骤,并利用涵盖20种疾病的83个肠道微生物组队列对每个步骤进行顺序优化。我们测试了总计156种工具-参数-算法组合,并根据内部和外部AUC值进行基准评估。在数据预处理步骤中,我们确定了4种适用于回归型算法的数据预处理方法,以及1种适用于非回归型算法的方法。在批次效应去除步骤中,我们识别出sva R包中的ComBat函数为有效的批次效应去除方法,并比较了各种算法的性能。最后,在机器学习算法选择步骤中,我们发现Ridge和Random Forest表现最佳。我们优化的工作流程在疾病特异性优化方面与之前的详尽方法表现相似,因此具有通用性,可为构建多种疾病的诊断模型提供全面的指导,并有望成为未来医学诊断的有力工具。
Keyword:
Gut microbiome
machine learning
patient stratification
disease diagnostic models
optimal model construction workflow
期刊
IF:
11
论文数:
2.7K
被引数:
1.9W
机构
引用论文
Performance of Gut Microbiome as an Independent Diagnostic Tool for 20 Diseases: Cross-Cohort Validation of Machine-Learning Classifiers
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