An expectation-maximization algorithm enables accurate ecological modeling using longitudinal microbiome sequencing data.

Li, Chenhao; Chng, Kern Rei; Kwah, Junmei Samantha; Av-Shalom, Tamar V; Tucker-Kellogg, Lisa; Nagarajan, Niranjan

Li, Chenhao; Chng, Kern Rei; Kwah, Junmei Samantha; Av-Shalom, Tamar V; Tucker-Kellogg, Lisa; Nagarajan, Niranjan.

Afiliación

Li C; Computational and Systems Biology, Genome Institute of Singapore, Singapore, 138672, Singapore.
Chng KR; School of Computing, National University of Singapore, Singapore, 117543, Singapore.
Kwah JS; Computational and Systems Biology, Genome Institute of Singapore, Singapore, 138672, Singapore.
Av-Shalom TV; Computational and Systems Biology, Genome Institute of Singapore, Singapore, 138672, Singapore.
Tucker-Kellogg L; Computational and Systems Biology, Genome Institute of Singapore, Singapore, 138672, Singapore.
Nagarajan N; Department of Microbiology and Immunology, University of British Columbia, Vancouver, V6T 1Z3, Canada.

Microbiome ; 7(1): 118, 2019 08 22.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31439018

Asunto(s)

Algoritmos; Microbioma Gastrointestinal/fisiología; Interacciones Microbianas; Modelos Biológicos; Conjuntos de Datos como Asunto; Microbioma Gastrointestinal/genética; Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento/métodos; Humanos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 3_ND Problema de salud: 3_zoonosis Asunto principal: Algoritmos / Interacciones Microbianas / Microbioma Gastrointestinal / Modelos Biológicos Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Microbiome Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Singapur

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