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Modelling approaches for studying the microbiome

微生物群 基因组 人类健康 数据科学 人体微生物群 计算机科学 计算生物学 管理科学 生物 生物信息学 工程类 医学 生物化学 环境卫生 基因
作者
Manish Kumar,Boyang Ji,Karsten Zengler,Jens Nielsen
出处
期刊:Nature microbiology 卷期号:4 (8): 1253-1267 被引量:117
标识
DOI:10.1038/s41564-019-0491-9
摘要

Advances in metagenome sequencing of the human microbiome have provided a plethora of new insights and revealed a close association of this complex ecosystem with a range of human diseases. However, there is little knowledge about how the different members of the microbial community interact with each other and with the host, and we lack basic mechanistic understanding of these interactions related to health and disease. Mathematical modelling has been demonstrated to be highly advantageous for gaining insights into the dynamics and interactions of complex systems and in recent years, several modelling approaches have been proposed to enhance our understanding of the microbiome. Here, we review the latest developments and current approaches, and highlight how different modelling strategies have been applied to unravel the highly dynamic nature of the human microbiome. Furthermore, we discuss present limitations of different modelling strategies and provide a perspective of how modelling can advance understanding and offer new treatment routes to impact human health. This Review summarizes mathematical modelling approaches that can be applied to microbiome datasets, providing insights into microbial dynamics and interactions in this complex system.
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