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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
動機：最近的技術發展促進了微生物組-代謝組學研究的擴展，其中使用基因組和代謝組學技術對一組微生物組樣本進行分析，以表徵微生物類群的組成和各種代謝物的濃度。許多這些研究的共同目標是確定導致樣本之間代謝物水平差異的微生物特徵（物種或基因）。先前的工作表明，將這些數據集與微生物代謝能力的參考知識相結合，可以更準確、更自信地推斷此類微生物-代謝物的關聯。結果：我們提出了 MIMOSA2，一個 R 套件和 Web 應用程序，用於對微生物組-代謝組數據集進行基於模型的綜合分析。 MIMOSA2 使用參考資料庫建立基於微生物組數據的群落代謝模型，並使用該模型來預測樣本之間代謝物水平的差異。將這些預測與代謝組學數據進行比較，以確定假定的微生物組控制的代謝物和代謝物變異的特定分類貢獻者。 MIMOSA2 支援各種輸入資料類型，並且可以進行客製化以納入使用者定義的代謝途徑。我們展示了 MIMOSA2 識別模擬資料集中真實微生物機制的能力，並將其結果與描述蜜蜂腸道微生物群的資料集中透過實驗推斷的機制進行比較。總體而言，MIMOSA2 結合了參考資料庫、經過驗證的統計框架和使用者友好的介面，以促進建模和評估微生物群成員與其代謝物之間的關係。可用性和實作 MIMOSA2 在 GNU 通用公共授權 v3.0 下以 R 實現，並且可以作為 Web 伺服器和 R 軟體包從 www.borensteinlab.com/software_MIMOSA2.html 免費取得。