微生物生物标志物

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电子科大：DisBalance助力基于菌群的疾病预测和标志物研究

电子科技大学邹权团队在Briefings in Bioinformatics发表研究，开发了一个一体化的平台来解决基于菌群的人类疾病预测和分类生物标志物发现的一系列问题。作者在选择一组远端判别平衡时，优先考虑远端判别平衡分析（DBA-distal discriminative balance, DBA-distal）方法的解释、运行时间和分类准确性，开发一个综合平台DisBalance，以整合和简化基于微生物组的二元分类的疾病模型构建、疾病风险预测和疾病相关生物标记发现的工作流程。作者还通过对溃疡性结肠炎（UC）的鸟枪宏基因组数据集的完整分析证明了DisBalance的可信度，大家可以从http://lab.malab.cn/soft/DisBalance 上免费访问DisBlance。也可在https://github.com/yangfenglong/DisBalance上获得Disbalance的源代码和演示数据。

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