本文關鍵詞： LDA模型 Gibbs抽樣 蒙特卡洛算法 系統(tǒng)聚類 K-Means聚類　出處：《中國科學:生命科學》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：微生物菌群結構的異質性在影響宿主健康與疾病等方面有著十分重要的作用.對于菌群結構的時間與空間尺度異質性研究主要有非監(jiān)督學習算法以及監(jiān)督學習算法.由于菌群數(shù)據(jù)特性與文本數(shù)據(jù)特性之間的相似性,本文采用非監(jiān)督學習的LDA概率話題模型對菌群結構的時間異質性進行研究,并與系統(tǒng)聚類和K-Means聚類這兩種方法進行比較.采用LDA模型折疊Gibbs抽樣的蒙特卡洛算法對兩種數(shù)據(jù)源北平頂猴(Macaca leonina)陰道菌群(MVB)和輕微型肝性腦病(MHE)菌群的時間異質性OTUs數(shù)據(jù)集進行了分析.用LDA模型分別將MVB和MHE數(shù)據(jù)源中的27個樣本和77個樣本的OTUs數(shù)據(jù)集分為6個Topic和4個Topic.這與系統(tǒng)聚類和K-Means聚類劃分成的簇數(shù)目(分別為5,3與4,3)有所不同.此外,實驗表明結合MVB樣本間生理數(shù)據(jù)-pH和MHE中樣本α多樣性,pH和α值的分類相似性更能與LDA模型的樣本分類特性保持一致.因此,LDA在樣本的聚集程度上更能精確地對OTUs數(shù)據(jù)集進行分類.更為重要的是,LDA模型還可以鑒定出每個Topic中具有代表性的OTUs.與系統(tǒng)聚類和K-Means聚類方法相比較,LDA模型不僅能更為有效地量化菌群結構的異質性,還能鑒定出相對應影響異質性的OTUs.
[Abstract]:The heterogeneity of microbial community structure plays an important role in affecting host health and disease. There are mainly unsupervised learning algorithms and supervised learning algorithms for the study of temporal and spatial scale heterogeneity of microbial structure. Because of the similarity between the characteristics of microflora data and text data, LDA probabilistic topic model based on unsupervised learning was used to study the temporal heterogeneity of microbial structure. And compared with the two methods of systematic clustering and K-Means clustering. Using the Monte Carlo algorithm of folding Gibbs sampling with LDA model, the time heterogeneity of the two data sources (Macaca leonina) vaginal flora (MVBB) and mild hepatic encephalopathy (MHEs) were studied in two kinds of data sources: Macaca leonina). The OTUs data sets of 27 samples and 77 samples from MVB and MHE data sources were divided into 6 Topic and 4 Topics by using LDA model. This was compared with the number of clusters divided into systematic clustering and K-Means clustering. In addition, The experimental results show that the similarity of 偽 -diversity pH and 偽 -values of samples in MVB can be more consistent with the classification characteristics of LDA model. The OTUs data sets are classified. More importantly, the representative OTUs in each Topic can be identified. Compared with the systematic clustering and K-Means clustering methods, the LDA model can not only quantify the heterogeneity of the flora structure more effectively. OTUs, which influence heterogeneity, can also be identified.
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;昆明理工大學附屬醫(yī)院云南省第一人民醫(yī)院消化科;昆明市延安醫(yī)院昆明醫(yī)科大學附屬延安醫(yī)院急診科;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:81260077,81560107,11265007)資助
【分類號】：R37;TP311.13

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本文編號：1499252