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尽管公认的肠脑轴连接，但患者之间微生物谱的自然变化阻碍了正常的丰度范围，从而混淆了营养不良对婴儿神经发育的影响。我们从一些初始观察结果中推断出婴儿微生物组的数字双胞胎，预测生态系统轨迹。使用来自88位早产儿（398个粪便样本和32,942个微型类别的32,942个丰度估计）的16 s核糖体RNA谱，该模型（Q-NET）可预测R 2 = 0.69的丰度动态。与典型发展与次优发展的Q-NET相比，我们可以可靠地估计个体赤字风险（MΔ），并确定婴儿在接收器操作员特征曲线下，在98％的98％特异性时，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下，在接收器操作员特征曲线下具有≈76％的面积。我们发现，早期移植可能会减轻≈45.2％的队列的风险，并可能导致不正确的补充产生负面影响。Q-NET是生态系统动力学的生成人工智能模型，具有广泛的潜在应用。
婴儿微生物组的数字双胞胎预测神经发育缺陷
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