文章题目：A neural network-based framework to understand the type 2 diabetes-related alteration of the human gut microbiome
发表杂志：iMeta
发表时间：2022年5月5日
通讯作者：马迎飞
原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.20

该研究开发了一种结合神经网络和随机森林的框架，从宏基因组数据集鉴定出40个标记物种和90个标记基因，在预测中获得了更高的准确性，本研究提供了一种新的思路来识别疾病相关生物标记物并分析它们在疾病发展中所扮演的角色。

• ①本研究提出了一种结合神经网络和随机森林的框架，用于根据微生物丰度组成识别肠道菌群与二型糖尿病相关的生物标志物；
• ②构建生物标志物的定向相互作用网络，分析相关菌群在二型糖尿病相关变化中的潜在驱动因素；
• ③分析二型糖尿病发展过程中空腹血糖动态变化与生物标志物的协调变化；
• ④该研究为在菌群研究中使用神经网络算法铺平了道路，并为深入了解微生物在人类疾病发展中的作用和评估有相关疾病风险的个体提供了潜在机会。