这是一篇多组学整合分析，找一些疾病模块的方法类文章，其中第一个审稿人问了还挺多难回答的问题的。很多都是生信常见的问题，比如，有什么意义？有什么价值？能得到那些有用的信息？
另一个是相关性的问题0.2-0.4太低了，这样有点疑虑发现的可靠性。
作者说宏基因的丰富之间高度相关是不常见的，更别说丰度与其他组学的特征了，作者找了两个数据集展示了下，但我没到作者引用一些其他相关的文献。
多组学整合分析助力疾病相关模块识别，揭示肠道微生物组与疾病的深层联系
近日，特拉维夫大学的Efrat Muller博士团队在《Nature Communications》上发表了突破性的研究成果。他们研发了一种名为“MintTea”的多组学整合工具，旨在解析人类肠道微生物组数据中与疾病相关的复杂模块，从而为多层次揭示微生物组对健康和疾病的影响提供新视角。
背景：肠道微生物组与健康的深刻关联
肠道微生物组是人体内一个复杂且多功能的生态系统，对我们的健康有着重要影响。从代谢综合征到晚期结直肠癌，越来越多的证据表明，肠道微生物与多种疾病之间存在联系。然而，现有的分析方法常常将这些关联简化为单一的生物标志物，难以反映多层次数据的真实结构和相互作用。
MintTea：多组学整合的新方法
为了突破这些限制，研究团队推出了MintTea——一个基于稀疏广义典型相关分析(sGCCA)的中级整合方法。与传统方法不同，MintTea利用一种多视图学习模式，能够将肠道微生物组的多种“视图”进行整合，并识别出多组学模块，这些模块中的特征能够在不同组学间协调变化并与疾病紧密相关。
该方法应用在9个不同的疾病-对照数据集上，包括代谢综合征、晚期结直肠癌等，从而识别出多个具有高预测能力的疾病相关多组学模块。MintTea不仅能提取不同组学间的强关联特征，还能生成系统层面的假设，以便在未来的实验和临床研究中加以验证。
核心发现：多组学模块的生物学意义
MintTea成功识别出多个疾病相关模块。例如，在代谢综合征的数据集中，研究团队发现一个包含血清代谢物与肠道微生物之间复杂关联的模块，该模块中有与葡萄糖稳态和胰岛素抵抗相关的代谢物和菌种。此外，在结直肠癌的数据集中，他们识别出一个由特定氨基酸代谢物和细菌物种组成的模块，这些菌种的代谢活动与癌症发展密切相关。
研究表明，这些模块不仅预测准确度高（AUC值达到0.7以上），且与随机模块相比具有显著的组学间相关性。通过这些模块，可以揭示疾病进展中的微生物-代谢物协同作用。例如，晚期结直肠癌的一个模块包含了Peptostreptococcus和Gemella菌种以及几种氨基酸代谢物，这些特征在癌症患者体内呈显著上升趋势，反映了微生物组在癌症发展中的潜在机制。
潜在应用：从多组学假设到疾病治疗
MintTea的研究结果不仅丰富了肠道微生物组研究的理论框架，还为开发新型疾病诊断和治疗策略提供了基础。通过识别与疾病相关的多组学模块，MintTea可望在早期疾病检测方面大显身手。例如，某些微生物-代谢物模块可以作为早期生物标志物，用于结直肠癌的早期检测。未来，MintTea有望与电子病历数据等其他组学数据结合，为临床研究提供更多的关联数据和解释能力。
此外，MintTea的研究方法在多组学数据整合上的创新，提供了一个系统性的方法论，不仅可用于肠道微生物组的研究，还可扩展到其他生物医学领域，适用于多种复杂的生物系统数据分析。
值得注意的是，研究团队在讨论中指出，跨数据集和多组学的共享与标准化是未来研究的关键。随着多组学数据共享和标准化的不断普及，将为跨数据集验证MintTea发现的多组学模块提供条件，为更具临床相关性的研究打下基础。
想了解生信的，跟班的，可以看下面👇这个文章
关键词：单细胞测序，生信分析，生物信息学，空间基因组学
引文，原文
Muller, E., Shiryan, I. & Borenstein, E. Multi-omic integration of microbiome data for identifying disease-associated modules. Nat Commun 15, 2621 (2024).
后苔↩️之前贴子的岸号即可霍得之前的代码，今日关键词：241101
