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【24h】

A Constrained NMF Approach to Analyze Quantitative Metagenomic Data * * Sebastien Raguideau is funded by a phD grant of the Meta-omics and Microbial Ecosystems (MME) program of INRA.

机译：一种约束性NMF方法，用于分析定量的元基因组数据 * * 塞巴斯蒂安·拉吉多（Sebastien Raguideau）由元组学和微生物学博士学位授予 。

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Abstract: In this paper, we propose a new method for inferring the metabolic potential of microbial ecosystems based on gene frequencies generated from shotgun metagenomic data. Our approach is based on Non-Negative Matrix Factorization with constraints accounting for prior biological knowledge of bacterial metabolism. The problem is solved using efficient accelerated projected gradient methods. The approach is illustrated on a toy model and on real data on fiber metabolism by the gut microbiota in humans. We show how this approach leads to the inference of biologically relevant gene clusters.
机译：摘要：在本文中，我们提出了一种基于散弹枪宏基因组数据生成的基因频率推断微生物生态系统代谢潜力的新方法。我们的方法基于非负矩阵分解，其约束条件考虑了细菌代谢的先验生物学知识。使用有效的加速投影梯度方法可以解决该问题。该方法在玩具模型上以及人体肠道菌群对纤维代谢的真实数据中进行了说明。我们展示了这种方法如何导致生物学相关基因簇的推断。

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