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导读 人类肠道菌群已被越来越多地用作非侵入性疾病筛查和诊断的生物标志物，以及疾病治疗和干预的靶点。本文将解读最近发表在Gut Microbes上的三篇文献， 探索机器学习在肠道菌群研究中的应用 。 第一篇文献 [1] 通过机器学习分类器对20种疾病的多个队列进行交叉验证，结果显示肠道菌群在诊断多种疾病方面具有潜在的应用前景。 第二篇文献 [2] 发现，对于克罗恩病的诊断，肠道微生物的基因比物种和单核苷酸变异（SNVs）有更好的预测效果，结合人工智能技术可以在多个队列的数据中实现高效诊断。 第三篇研究 [3] 发现，肝癌临床诊断前存在着明显的微生物组成特征，这些特征可以用来实现早期诊断。这些研究表明，机器学习在微生物与疾病之间的关系研究中具有广泛应用前景。 一、肠道菌群作为20种疾病的独立诊断工具：机器学习分类器和
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