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为解决微生物组数据分析难题，美国科罗拉多州立大学研究人员开展相关研究，提出新模型并揭示肥胖与肠道微生物组成差异，为相关研究提供新思路。
微生物组，这个神秘的微小世界，其实就存在于我们的身体内外。它由生活在人体表面和内部的微生物群落组成，就像一个庞大而复杂的生态系统。近年来，微生物组研究成为了生命科学领域的热门话题，因为科学家们发现，这些微小的生物与我们的健康息息相关。它们不仅参与人体的消化、免疫等重要生理过程，还可能在许多疾病的发生发展中扮演着关键角色。比如，研究发现肠道微生物组的失衡与肥胖、糖尿病等代谢性疾病，以及炎症性肠病、自闭症等多种疾病都有着千丝万缕的联系。
然而，探索这个微小世界并不容易。微生物组数据的分析面临着诸多挑战。首先，它具有高维度性，往往涉及成百上千种不同的微生物种类；其次，数据存在过分散性，个体之间和个体内部的差异都很大；再者，零膨胀现象也很常见，即观测到的零读数比预期的要多。除此之外，样本的采集和处理过程也会给分析带来困难，比如测序仪器的读数容量有限，这就要求将微生物样本当作组成数据来处理。而且，在测量过程的各个阶段，分类群计数还容易受到测量误差的影响，比如测序错误可能导致聚类的测序读数被错误分类，分类学分配也对聚类方法和参考数据库很敏感。尽管测序技术和预处理流程不断进步，但测量误差仍然无法完全消除。在实际分析中，忽略测量误差很可能会导致推断出现偏差，降低研究的可重复性。
为了攻克这些难题，来自美国科罗拉多州立大学（Colorado State University）的 Matthew D. Koslovsky 开展了深入研究。他提出了一种基于零膨胀狄利克雷多项（zero-inflated Dirichlet-multinomial，ZIDM）模型的框架，专门用于分析存在过量零值和潜在分类错误的微生物组数据。这一研究成果意义重大，不仅为微生物组数据分析提供了更准确、可靠的方法，还有助于深入了解微生物群落与人体健康之间的关系，为开发个性化的干预措施提供理论依据。相关研究发表于BMC Bioinformatics期刊。
在研究方法上，Matthew D. Koslovsky 采用了一系列先进的技术手段。首先，构建了一个层次化模型，假设真实的微生物丰度服从零膨胀狄利克雷多项分布，该分布整合了协变量与真实分类群计数以及风险概率之间的关联。其次，通过构建混淆矩阵来模拟观测到的微生物分类群与真实分类之间的概率关系。为了适应高维数据的情况，还引入了稀疏诱导先验，以识别与风险观测概率和微生物分类群相关的协变量。此外，利用 Metropolis-Hastings within Gibbs 算法对后验分布进行采样，并通过引入辅助参数和重新参数化等方法提高采样效率。在分析实际数据时，对来自 41 名儿童和青少年（16 名健康个体和 25 名肥胖个体）的肠道微生物组数据进行处理，在属水平上进行聚合分析。
研究结果主要分为以下几个方面：
- 合成数据评估：通过模拟不同程度的分类错误、过分散和稀疏性的数据，比较了新模型 MicroMiss 与其他模型的性能。结果显示，在无分类错误的情况下，MicroMiss 和 ZIDM 表现相似，但 MicroMiss 在估计浓度参数和\pi_{t}(x_{ip})的效应方面表现稍好。随着分类错误概率增加，所有模型对非零回归系数的估计性能都下降，但 MicroMiss 始终优于 ZIDM 和狄利克雷多项（Dirichlet-multinomial，DM）回归模型。在稀疏设置下，MicroMissS 在识别与风险观测概率相关的协变量方面表现出色，其灵敏度约为 0.75，特异性高于 0.701。
- 肥胖对人类微生物组组成的影响：分析儿童和青少年肠道微生物组数据发现，肥胖和健康个体的肠道微生物组成存在显著差异。例如，厚壁菌门（Lachnospiraceae）和普雷沃氏菌科（Prevotellaceae）的相对丰度在两组间差异明显。属水平上，拟杆菌属（Bacteroides）在健康和肥胖个体中都最丰富，而普雷沃氏菌属（Prevotella）在肥胖个体中富集，健康个体中布劳特氏菌属（Blautia）的相对丰度更高。此外，研究还发现了肥胖与某些属的相对丰度之间的关联，如 Blautia 和 Megamonas，且考虑分类错误的 MicroMiss 模型与未考虑的 ZIDM 模型结果存在差异，凸显了考虑分类错误的重要性233。
- 风险观测概率与肥胖的关系：研究同时推断了肥胖状态与风险观测概率之间的关系，发现肥胖与厌氧球菌属（Anaerococcus）、费氏菌属（Finegoldia）、Murdochiella、消化链球菌属（Peptoniphilus）和 Prevotella 的风险观测存在正相关。与 ZIDM 模型相比，MicroMiss 模型估计的可信区间更大。使用稀疏诱导版本的模型 MicroMissS 分析发现，肥胖状态与多个属的风险观测概率和浓度参数相关。
研究结论表明，Matthew D. Koslovsky 提出的贝叶斯零膨胀狄利克雷多项回归模型，能够有效处理微生物组数据中的零膨胀和潜在分类错误问题，为研究微生物组与疾病之间的关系提供了更可靠的工具。该模型可扩展，能处理微生物计数数据的复杂结构，且不受样本收集和处理程序的限制，还能灵活纳入数据结构信息以推断潜在的分类错误模式。通过模拟和实际数据分析，充分展示了忽略分类错误会对协变量关联的推断产生影响。这一研究成果为微生物组研究领域提供了新的视角和方法，有助于推动个性化干预措施的发展，以调节微生物组来改善健康状况。但研究也存在一定的局限性，例如假设分类错误率在个体间共享，未来可考虑让分类错误概率在宿主甚至读数水平上变化，还可探索纳入协变量信息来推断潜在的分类错误概率。此外，将模型扩展以处理时变和个体水平的效应也是未来的研究方向之一。
