状況を考慮した次元削減が腸内微生物群集の動態をデコンボリューションする

ヒトマイクロバイオームの研究は、個人差が大きいため十分に応用することができていない。本論文で我々は、同じ宿主の複数の試料からの情報を合わせて表現型間の微生物組成の違いを生み出すパターンを明らかにする次元削減ツールCTF（compositional tensor factorization）を紹介する。CTFにより、疎な組成データセットのロバストなパターンが明らかにされ、データセット間で再現可能な特定表現型と関連する微生物的変化の検出が可能となった。