磨砂膏

用磨砂膏污染源建模改善了微生物组数据的癌症表型预测

基于测序的微生物群落分析的方法容易受到污染，这可能掩盖生物信号或产生人为的信号。通常使用控制硅净化方法的方法，但不会最佳地使用跨样品共享的信息，并且不能处理仅部分源自生物材料污染或泄漏到控制中的分类单元。在这里，我们提出了磨砂膏（微生物中污染去除的源跟踪），这是一种硅氧净化方法中的概率，该方法在多个样品和控件上合并了共享信息，以精确识别和去除污染。我们验证了在多个数据驱动的模拟和实验中验证磨砂膏的准确性，包括诱导的污染，并证明它的表现平均比最先进的方法平均高出15-20倍。我们展示了跨多个生态系统，数据类型和测序深度的磨砂膏的鲁棒性。证明其适用于微生物组研究，磨砂膏促进了宿主表型的预测，最值得注意的是使用肿瘤肿瘤微生物组数据的黑色素瘤患者对治疗反应的预测。