微生物组序贯表型标志物识别新方法开发与应用研究

针对微生物组数据中序贯表型（如疾病分期）关联分析缺乏专用方法的瓶颈，研究人员开发了三种新型统计方法（二元最优检验、线性趋势检验及POMp），通过置换检验克服零膨胀与稀疏性，在肥胖和结直肠癌数据集验证中显著提升有序关联微生物标志物的识别效能，为复杂疾病机制解析提供关键工具。

　　

微生物组研究领域面临一个重要挑战：如何有效识别与有序表型（例如疾病发展阶段或严重程度等级）相关联的微生物标志物。这类标志物对于理解疾病进展机制和推动精准医疗（precision medicine）至关重要。然而，现有的大多数差异丰度分析（differential abundance analysis）方法仅适用于二分组比较，未能利用表型的序贯信息，导致难以捕捉跨有序类别的趋势特征。

为突破这一局限，本研究开发并系统评估了三种专门针对有序分组微生物组关联分析的新型统计方法：二元最优检验（binary optimal test）、线性趋势检验（linear trend test）以及基于比例优势模型的置换检验（proportional odds model-based permutation test, POMp）。这些方法通过置换推断（permutation-based inference）策略，显式纳入表型顺序结构，同时有效应对微生物组数据中常见的高稀疏性（sparsity）与零膨胀（zero-inflation）问题。

研究团队将所提出的方法应用于三个公开的肠道微生物组数据集，其中两个涉及肥胖（obesity），另一个与结直肠癌（colorectal cancer）相关。实验结果表明，所有新方法均成功识别出差异丰度特征（differentially abundant features, DAFs），这些特征比现有方法所识别的标志物表现出更强有序关联性。特别值得注意的是，POMp在表型顺序相关性方面持续优于其他方法，展现出其识别具有生物学意义微生物标志物的高度潜力。

该研究不仅强调了在微生物组研究中整合序贯信息的重要性，更为复杂疾病背景下微生物生物标志物（microbial biomarkers）的发现提供了强大而可靠的统计工具。