期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LI Qiang;YI Yang;WU Zhongdao;DING Tao(School of Data Science and Computer,Sun Yat-Sen University,Guangzhou,Guangdong 510000,China;School of Information Science,Xinhua College of Sun Yat-Sen University,Guangzhou,Guangdong 510520,China;Zhongshan School of Medicine,Sun Yat-Sen University,Guangzhou,Guangdong 510000,China)
机构地区:[1]中山大学数据科学与计算机学院,广东广州510000 [2]中山大学新华学院信息科学学院,广东广州510520 [3]中山大学中山医学院,广东广州510000
基 金:国家自然科学基金(61672546,61573385);广州市科技项目(202002030273);中山大学新华学院校级重点学科项目(2020XZD02)。
年 份:2021
卷 号:48
期 号:1
起止页码:180-196
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:人体肠道菌群与人类的健康和疾病存在密切关系,对肠道菌群的宏基因组数据进行建模和分析,在疾病预测及诊断相关领域科学研究和社会应用方面均具有重要意义。本文从大数据分析和机器学习的角度,对人体肠道菌群数据的建模、分析和预测算法的原理、过程以及典型研究应用实例进行综述,以期推动肠道菌群分析相关研究发展以及探索结合机器学习算法进行肠道菌群分析的有效方式,同时也为开发基于肠道菌群数据的新型诊疗手段提供借鉴,推动我国精准医疗事业发展。
关 键 词:肠道菌群 机器学习 肠道微生物组分析 疾病预测模型
分 类 号:TP181] R37]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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