科研突破｜君常怡生物发表国际SCI文章：菌群数据的疾病预测

aFMT · 安复每天　|　2024年8月3日 10:00　广东　|　1人听过

2024 年学术发表：基于宏基因组排列器的疾病预测模型——真资质真临床真技术

BMC Bioinformatics 论文截图：A permutable MLP-like architecture for disease prediction from gut metagenomic data

肠道微生态的状态和人类的健康有着密切的关系，肠道微生物宏基因组学的快速发展为探索微生物与疾病之间的复杂关系提供了新视角。然而，样本量有限、高维度和数据稀疏性等问题使得传统的分类和预测方法面临挑战。

在这一背景下，君常怡生物联合深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室，开发了基于宏基因组排列器（MetaP）的疾病预测模型。

文章摘要

MetaP 模型架构示意图（Permutator + 系统发育树结构）

MetaP 受到了 Permutable MLP-like 架构在视觉识别领域成功应用的启发，将这种先进的网络结构应用于宏基因组数据分析。通过利用系统发育树结构，MetaP 能够将宏基因组丰度数据转换为二维矩阵，进而捕捉到微生物之间的系统发育信息。这个创新性的方法不仅显著提升了分类性能，还在多分类任务和大样本量的情况下展现出更高的准确率。

MetaP 不仅在性能上优于其他深度神经网络和传统机器学习方法，还提供了对模型预测的深刻解释。我们采用了 SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法，成功识别出与疾病相关的关键微生物特征，为理解疾病机制提供了宝贵的线索。MetaP，它不仅是研究微生物与健康关系的有力工具，还为精准医学的发展带来了广阔前景。

该研究以 “A permutable MLP-like architecture for disease prediction from gut metagenomic data” 为题，发表于 Springer Nature 旗下期刊 BMC Bioinformatics。

在今后的时间里，君常怡生物也将持续致力于研究菌群移植对临床疾病的应用，为造福患者奠定坚实基础。