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数学建模
文章数:9篇
补充微量营养素
Nature子刊:婴幼儿微量营养素补充要小心!
营养不良是一个全球性的健康危机,全球有1.49亿儿童发育不良,4500万儿童在5岁以下夭折。针对弱势儿童群体使用微量营养素补充剂,包括维生素、锌和铁等可以改善生长和降低疾病。然而,铁的补充会破坏肠道菌群稳态,锌可能增加阿米巴感染的几率,因此如何制定有效的营养素补充的配方显得格外的重要。肠道微生物群是影响营养不良的关键因素之一。但营养素的补充与肠道微生物群之间的关系尚不明确,特别是真菌在该方面的研究较少。近期一篇发表在Nature子刊, Nature Communications上的一篇研究,通过对接受含锌和不含锌的营养素补充的婴幼儿生长情况、腹泻病史以及肠道菌群的组成进行了分析,发现营养素粉治疗的儿童肠道微生物群多样性降低,维生素和铁会增加特定原生动物和真菌的丰度,锌则可以减轻这一情况。进一步建模结果显示,肠道菌群与营养素补充、居住地(即城市或农村)、年龄和营养状况存在复杂的相关性。这一研究提示临床营养素的补充需要进一步的深入探讨和研究。
补充微量营养素
肠道微生物群
真核微生物群落
生活环境
婴幼儿营养不良
高斯过程
肠道菌群的定向高斯混合模型阐明微生物空间结构
作者开发了一类计算模型,以从 MaPS-seq 数据中恢复肠道菌群生物地理学的已知特征,其模型建立在经典的高斯混合模型(GMM)之上,该方法采用微生物空间数据并学习许多经过实验验证的空间因素。作者的研究结果表明,肠道菌群虽然异常庞大,但具有可预测的空间模式,可用于帮助了解其在健康和疾病中的作用。作者表明,其提出的模型恢复了胃肠道内菌群的已知生物学行为,同时还提供了对肠道菌群空间结构的新见解。
高斯过程
MaPS-seq
计算生物学
机器学习
数学建模
工程菌
建模评估工程菌改善苯丙酮尿症的作用
SYNB1618是由Synlogic公司开发的一株用于治疗苯丙酮尿症(PKU)的工程菌,目前处于早期临床研发阶段,其临床1/2a期试验结果已与本文同时发表(https://www.mr-gut.cn/papers/read/1062035073)。这篇发表在Communications Biology的文章,通过数学建模对SYNB1618的体内活性以及其降低PKU患者血液Phe水平的能力进行定量评估,表明在其正常的治疗剂量范围内,可以实现将患者血液Phe水平降低20%以上的目标,为进一步开展在PKU患者中的临床试验提供了理论证据。
工程菌
苯丙酮尿症
数学建模
菌群稳态
量化抗生素对菌群结构影响的新模型
抗生素会对人体菌群会造成长期的影响。《ISME Journal》近期发表的文章阐释了一种新的数学分析模型,可量化抗生素对人体共生菌群的影响,验证了抗生素使用前后菌群在不同稳态间切换的假设,对研究抗生素用药前后菌群结构的变化提供了参考价值。
菌群稳态
抗生素干预
方法学
数学建模
Catharina Svanborg
肠隐窝
隐窝融合或有助于维持肠稳态
肠道隐窝的数量是动态变化的。《Gut》近期发表研究,通过细胞谱系追踪和数学建模,发现隐窝融合发生的频率高于以往预期,提示肠隐窝融合可能是维持肠上皮完整的潜在方式,对于研究肠稳态、结直肠肿瘤发生均有参考价值。
肠隐窝
结直肠肿瘤
隐窝融合
谱系追踪
数学建模
抗生素耐药性
Nature子刊:用数学模型解释抗生素耐药性
耐药细菌和敏感细菌在同一菌群中共存是普遍现象。《Nature Ecology & Evolution》近期发表的研究,根据频率依赖性选择这一概念,构建了一种新的数学模型来阐释耐药细菌和敏感细菌共存现象,该数据模型和已有菌株流行数据可以达到良好匹配,一定程度验证了竞争关系推动菌株共生这一假设。本研究对于研究耐药性持留、微生物间互作具有参考价值。
抗生素耐药性
数学建模
抗生素耐药性
演化生态学
微生物互作
菌群-免疫系统互作
抵御病原体入侵,免疫系统的作用不容忽视
宿主免疫系统在抵御病原体入侵中的作用不可忽视。本文作者利用简单的宿主内环境分析模型,发现抵御病原体入侵需要免疫系统与共生菌群协同作用,强调了在研究病原菌入侵时,不能只关注于共生菌-病原菌互作,亟需建立考虑了免疫反应的研究模型。
菌群-免疫系统互作
病原体感染
靶向治疗
抗感染
免疫系统
数学建模
MB:数学建模,助力开发有效的益生菌和人工FMT菌株
这是Microbial Biotechnology[IF:3.513]发表的关于如何通过数学建模在复杂的微生物组中找到更有效的益生菌以及人工合成FMT菌株组合的文章,干货很多,必须看看。
数学建模
就业机会
创业
Yang Yu
Li Min
自身免疫性疾病
TI:如何用数学方法解决免疫学问题?(综述)
这是一篇关于免疫学的综述,但关于系统科学、数据获取、数学建模…等内容,很值得做菌群的人参考,特别推荐给大家。
自身免疫性疾病
数学建模
个性化医疗
Bernard C Lo
Kelly M McNagny