FEAST: fast expectation-maximization for microbial source tracking.
FEAST: fast expectation-maximization for microbial source tracking.
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DOI：
10.1038/s41592-019-0431-x
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发表时间：
2019-07
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Halperin E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shenhav L;Thompson M;Joseph TA;Briscoe L;Furman O;Bogumil D;Mizrahi I;Pe'er I;Halperin E
分析微生物组数据组成结构的一个主要挑战是确定其潜在来源。在这里，我们介绍快速期望最大化微生物源跟踪（FEAST），这是一个随时可用的可扩展框架，可以及时同时估计数千个潜在源环境的贡献，从而帮助揭开复杂微生物群落的起源（https：//github.com/cozygene/FEAST）。从FEAST获得的信息可以提供对定量污染，跟踪发展中微生物群落的形成以及区分和表征细菌相关健康状况的见解。
A major challenge of analyzing the compositional structure of microbiome data is identifying its potential origins. Here, we introduce fast expectation-maximization microbial source tracking (FEAST), a ready-to-use scalable framework that can simultaneously estimate the contribution of thousands of potential source environments in a timely manner, thereby helping unravel the origins of complex microbial communities (https://github.com/cozygene/FEAST). The information gained from FEAST may provide insight into quantifying contamination, tracking the formation of developing microbial communities, as well as distinguishing and characterizing bacteria-related health conditions.
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DOI：
10.1126/science.1241214
发表时间：
2013-09-06
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Ridaura VK;Faith JJ;Rey FE;Cheng J;Duncan AE;Kau AL;Griffin NW;Lombard V;Henrissat B;Bain JR;Muehlbauer MJ;Ilkayeva O;Semenkovich CF;Funai K;Hayashi DK;Lyle BJ;Martini MC;Ursell LK;Clemente JC;Van Treuren W;Walters WA;Knight R;Newgard CB;Heath AC;Gordon JI
通讯作者：
Gordon JI
影响因子：
30.3
作者：
Backhed, Fredrik;Roswall, Josefine;Jun, Wang
通讯作者：
Jun, Wang
影响因子：
4.4
作者：
Lauber, Christian L.;Hamady, Micah;Fierer, Noah
通讯作者：
Fierer, Noah
DOI：
10.1073/pnas.0504978102
发表时间：
2005-08-02
影响因子：
11.1
作者：
Ley, RE;Bäckhed, F;Gordon, JI
通讯作者：
Gordon, JI
影响因子：
4.8
作者：
McDonald D;Ackermann G;Khailova L;Baird C;Heyland D;Kozar R;Lemieux M;Derenski K;King J;Vis-Kampen C;Knight R;Wischmeyer PE
通讯作者：
Wischmeyer PE