A Framework for Effective Application of Machine Learning to Microbiome-Based Classification Problems.

Topçuoglu, Begüm D; Lesniak, Nicholas A; Ruffin, Mack T; Wiens, Jenna; Schloss, Patrick D

Topçuoglu, Begüm D; Lesniak, Nicholas A; Ruffin, Mack T; Wiens, Jenna; Schloss, Patrick D.

Afiliación

Topçuoglu BD; Department of Microbiology and Immunology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.
Lesniak NA; Department of Microbiology and Immunology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.
Ruffin MT; Department of Family Medicine and Community Medicine, Penn State Hershey Medical Center, Hershey, Pennsylvania, USA.
Wiens J; Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA wiensj@umich.edu pschloss@umich.edu.
Schloss PD; Department of Microbiology and Immunology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA wiensj@umich.edu pschloss@umich.edu.

mBio ; 11(3)2020 06 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32518182

Asunto(s)

Enfermedades Gastrointestinales/diagnóstico; Aprendizaje Automático/normas; Microbiota/genética; ARN Ribosómico 16S/genética; Neoplasias del Colon/diagnóstico; Heces/microbiología; Humanos; Modelos Lineales; Modelos Logísticos; Valor Predictivo de las Pruebas

Palabras clave

16S rRNA gene; colon cancer; machine learning; microbial ecology; microbiome

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 3_ND Problema de salud: 3_diarrhea Asunto principal: ARN Ribosómico 16S / Microbiota / Aprendizaje Automático / Enfermedades Gastrointestinales Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: MBio Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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