EMBED: Essential MicroBiomE Dynamics, a dimensionality reduction approach for longitudinal microbiome studies.
EMBED: Essential MicroBiomE Dynamics, a dimensionality reduction approach for longitudinal microbiome studies.
复制标题
DOI：
10.1038/s41540-023-00285-6
复制
发表时间：
2023-06-20
影响因子：
4
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
降维通过利用由类似生态扰动驱动的多种细菌的集体丰度波动，为高维微生物组动态提供了独特的见解。然而，目前还没有在群落和个体分类单元水平上提供微生物组动态的低维表示的方法。为此，我们提出了 EMBED：Essential MicroBiomE Dynamics，一种概率非线性张量分解方法。与结构生物物理学中的正态模态分析一样，EMBED 推断生态正态模态 (ECN)，它代表捕获微生物群落集体行为的独特正交模态。使用多个真实和合成数据集，我们表明极少数 ECN 可以准确地近似微生物组动态。推断的 ECN 反映了特定的生态行为，提供了可以划分单个细菌动态的天然模板。此外，EMBED 中的多受试者处理系统地识别了传统方法无法检测到的受试者特定和普遍的丰度动态。总的来说，这些结果凸显了 EMBED 作为微生物组动力学研究的多功能降维工具的实用性。
Dimensionality reduction offers unique insights into high-dimensional microbiome dynamics by leveraging collective abundance fluctuations of multiple bacteria driven by similar ecological perturbations. However, methods providing lower-dimensional representations of microbiome dynamics both at the community and individual taxa levels are not currently available. To that end, we present EMBED: Essential MicroBiomE Dynamics, a probabilistic nonlinear tensor factorization approach. Like normal mode analysis in structural biophysics, EMBED infers ecological normal modes (ECNs), which represent the unique orthogonal modes capturing the collective behavior of microbial communities. Using multiple real and synthetic datasets, we show that a very small number of ECNs can accurately approximate microbiome dynamics. Inferred ECNs reflect specific ecological behaviors, providing natural templates along which the dynamics of individual bacteria may be partitioned. Moreover, the multi-subject treatment in EMBED systematically identifies subject-specific and universal abundance dynamics that are not detected by traditional approaches. Collectively, these results highlight the utility of EMBED as a versatile dimensionality reduction tool for studies of microbiome dynamics.
登录
查看更多内容
影响因子：
16.6
作者：
Grilli J
通讯作者：
Grilli J
迈向人类肠道微生物组的预测模型。
影响因子：
5.6
作者：
Bucci V;Xavier JB
通讯作者：
Xavier JB
DOI：
10.1073/pnas.1000080107
发表时间：
2011-03-15
影响因子：
11.1
作者：
Caporaso, J. Gregory;Lauber, Christian L.;Knight, Rob
通讯作者：
Knight, Rob
DOI：
10.1080/10618600.2015.1092978
发表时间：
2016-12-01
影响因子：
2.4
作者：
Davis, Richard A.;Zang, Pengfei;Zheng, Tian
通讯作者：
Zheng, Tian
影响因子：
48
作者：
Ji, Brian W.;Sheth, Ravi U.;Vitkup, Dennis
通讯作者：
Vitkup, Dennis