叙述性综述
宏基因组学研究中支持精准医学的高级计算分析
摘要
背景
人体微生物组与宿主健康密切相关，并被认为在某些人类疾病的发生以及影响治疗效果方面发挥直接作用。目前，一套已建立且不断完善的生物信息学和统计资源支持对微生物组组成及其与宿主相互作用的特征分析，这些资源能够对有关微生物组样本组成及其与样本和宿主信息关联的基本问题提供可重复的解答。大量证据表明，在非疾病状态下，微生物组组成由多种因素决定，包括出生时获得的微生物、生活方式、饮食模式、社交互动、抗生素使用或益生菌摄入等。在疾病状态下，微生物组可能会改变其组成，在某些情况下呈现特定生物标志物，如结直肠癌。在临床肿瘤学中，某些微生物组成分也与改善的免疫治疗反应相关，这表明特定物种可能具有潜在的有益作用，并支持在这些情况下将微生物组作为额外的治疗工具使用。
目标
本综述总结了微生物组特征分析的计算方法，强调了微生物组-疾病关联的关键发现，并为未来需要解决的研究方向和开放性问题提供了专业视角。
资料来源
我们根据科学研究和综述在该领域的影响力及其与本手稿主题的相关性，筛选了发表在同行评审期刊上的研究。文献选择通过审查从PubMed等主要科学数据库检索到的科学出版物，并结合作者对相关文献的专业了解进行。
内容
本文综述了用于表征和建模健康和疾病状态下微生物组结构的计算方法，并讨论了多队列数据分析、整合和验证技术。
意义
改进的微生物组特征分析通过提供预防或治疗的科学依据，利用精细化的微生物组特征和调控策略，有效支持精准医学的发展。
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