人类肠道微生物组数据中的关联规则挖掘

人类肠道内栖息着数量庞大、种类繁多的微生物群，这些微生物在维持宿主健康方面发挥着至关重要的作用。近年来，研究者们通过解析微生物间的相互作用，致力于揭示其在消化、免疫调节和代谢等生理过程中潜在的功能。然而，传统的共现性网络分析和相关性分析主要关注微生物间的成对关系（pairwise relationships），而忽略了更为复杂的高阶关系（higher-order relationships）。这一局限性可能导致对微生物互作模式及其在健康与疾病中的作用理解不够全面。

为了克服这个局限， 本研究采用关联规则挖掘（Association Rule Mining, ARM）算法来探索人类肠道微生物群落中的复杂的高阶关系。研究团队首先基于curatedMetagenomic Database（CMD）中的大规模、标准化处理的人类肠道微生物组数据，建立了一个先进的ARM分析框架，并进行了系统性研究。作者首先在来自CMD的2,815名健康个体的肠道微生物数据中推断出微生物间的关联规则，构建了健康人群的微生物共存网络。随后，他们将这些规则与不同疾病状态下（如炎症性肠病：IBD、结直肠癌：CRC、糖耐量受损：IGT和2型糖尿病：T2D）推断出来的规则进行了比较，以识别可能与疾病发生相关的微生物互作模式。研究结果表明ARM方法不仅可以帮助揭示微生物之间的复杂关系，还能作为一种特征选择工具，提高基于微生物数据的疾病分类模型的准确性。

本研究首次在大规模人类肠道微生物数据上系统性地应用ARM方法，深入挖掘了健康和疾病状态下微生物间的高阶关系。这一方法突破了传统相关性分析的局限，为微生物组学研究提供了一种新的工具，有助于揭示疾病相关的微生物标志物，并有望推动基于微生物组的个性化医疗与精准医学发展。