基于K-Means聚类的微生物群落结构研究

随着宏基因组学的不断发展,揭示了微生物菌群在研究中的重要作用。采用K-Means聚类算法对来源于北平顶猴阴道微生物群落OTUs数据集的27个样本进行研究,并与PCA主成分分析法进行对比。K-Means聚类将OTUs数据集分成4个Cluster,而PCA将OTUs数据集划分成5个Cluster。此外,结合样本的元数据-pH,发现样本间的pH值相似性更能与K-Means聚类的分类保持一致。相较于PCA主成分析方法,K-Means聚类能更精确地对OTUs数据集进行分类。

基于概率话题模型的轻微型肝性脑病患者肠道菌群结构研究

【目的】利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)概率话题模型分析轻微型肝性脑病(MHE)患者服用利福昔明联合益生菌对其肠道菌群结构异质性和临床疗效的影响。【方法】采用R语言包中的LDA概率话题模型的折叠Gibbs抽样蒙特卡洛算法,对MHE患者肠道菌群结构的时间异质性OTUs(operational taxonomic unit)数据集进行分析。【结果】LDA模型将MHE患者的42份粪便样本分成3个主题(topic),并能鉴定出影响MHE患者肠道菌群异质性结构最大的OTUs菌属,分别为埃希菌属(Escherichia)、类杆菌属(Bacteroides)和链球菌属(Streptococcus)。对比治疗前后,这3种菌属在组内的变异模式为同类型菌属的转变次数和频率均高于不同类型的菌属。利福昔明联合益生菌治疗组和单独利福昔明治疗组治疗后,MHE患者的肠道菌群结构均有所改变(P<0.05)。此外,根据临床疗效指标,对比两组患者治疗后血清IL-2、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-α、TBIL、ALT、CRP、NCT-A、γ-GGT及血氨水平,观察组明显优于对照组,差异显著,有统计学意义(P<0.05)。治疗组总有效率88.8%,不良反应总发生率22.2%,对照组总有效率75%,不良反应总发生率38.5%(P<0.05)。【结论】LDA模型不仅能有效地量化菌群结构的异质性,还能鉴定出相对应影响异质性最大的OTUs。利福昔明联合益生菌疗法能明显改善MHE患者的血氨水平和血清炎性因子水平,且对MHE患者的肠道菌群结构也有一定的改变,具体表现为致病菌数量减少,有益菌数量增加,具有较好的临床应用价值。

基于概率话题模型的微生物菌群结构研究

微生物菌群结构的异质性在影响宿主健康与疾病等方面有着十分重要的作用.对于菌群结构的时间与空间尺度异质性研究主要有非监督学习算法以及监督学习算法.由于菌群数据特性与文本数据特性之间的相似性,本文采用非监督学习的LDA概率话题模型对菌群结构的时间异质性进行研究,并与系统聚类和K-Means聚类这两种方法进行比较.采用LDA模型折叠Gibbs抽样的蒙特卡洛算法对两种数据源北平顶猴(Macaca leonina)阴道菌群(MVB)和轻微型肝性脑病(MHE)菌群的时间异质性OTUs数据集进行了分析.用LDA模型分别将MVB和MHE数据源中的27个样本和77个样本的OTUs数据集分为6个Topic和4个Topic.这与系统聚类和K-Means聚类划分成的簇数目(分别为5,3与4,3)有所不同.此外,实验表明结合MVB样本间生理数据-pH和MHE中样本α多样性,pH和α值的分类相似性更能与LDA模型的样本分类特性保持一致.因此,LDA在样本的聚集程度上更能精确地对OTUs数据集进行分类.更为重要的是,LDA模型还可以鉴定出每个Topic中具有代表性的OTUs.与系统聚类和K-Means聚类方法相比较,LDA模型不仅能更为有效地量化菌群结构的异质性,还能鉴定出相对应影响异质性的OTUs.