Jonathan L Golob

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文章数：3篇

Cell子刊：机器学习通过阴道微生物组特征进行早产预测

每年，11%的婴儿出现早产，对健康产生重大影响，而阴道微生物群落是早产的危险因素。Cell Reports Medicine近期发表的文章，利用机器学习开发出基于阴道微生物组来预测早产的模型，或可更好地了解和预防早产。

早产阴道微生物组机器学习

Cell子刊：基于系统型特征或可实现不同来源16S数据集的整合、分析和预测

这是发表于Cell Reports Methods上的一份工作，作者基于系统发育位置，将ASV 放入全长、非簇状 16S rRNA 等位基因的共同系统发育树上后，将其合并为系统发育相关的序列组，生成与分类无关的“系统型”count，以实现跨平台、跨16S靶向测序位置、独立于分类的16S扩增子特征。他们基于六项真实人群16S扩增子数据集进行了整合、分析和预测，以检验该方法的生物学意义和稳定性。（MaLiAmPi链接; https://github.com/jgolob/maliampi）

早期牙周炎与克罗恩病的恶化相关

JCI insight上发表的一项前瞻性队列研究结果，对60名IBD患者及45名健康对照进行12个月随访，发现IBD患者的口腔菌群的肠道定殖显著增加，而早期牙周炎与克罗恩病患者的疾病活动指数增加相关。

口腔菌群研究论文前瞻性队列研究克罗恩病牙周炎