マイクロバイオームのマルチオミクス統合における解釈可能なクラスタリングと関係予測のための超球体深…｜東京大学の研究

DBayesCMを提案し、マイクロバイオームと宿主のマルチオミクスデータから不確実性を定量化しつつ、データの特性に応じた自動的なクラスタリングと解釈可能な特徴選択が可能になることを示した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2026年8月1日　bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)
東海・関東の大学の著者	Tung Dang（東京大学）、Artem Lysenko（東京大学）、Tatsuhiko Tsunoda（東京大学）
著者（全員）	Tung Dang、Artem Lysenko、Tatsuhiko Tsunoda
原文	https://doi.org/10.64898/2026.07.28.741374

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