重症肌无力（MG）与非重症肌无力患者的ASV表
该数据集包含重症肌无力患者与非患者的肠道微生物组扩增子序列变体（ASV）表格，数据模态为微生物组学基因序列数据，通过机器学习方法识别出31个高重要性ASV，其中毛螺菌科和瘤胃菌科细菌的丰度差异显著，主要用于重症肌无力的微生物标志物发现、机器学习辅助诊断模型构建及疾病病理机制的相关性研究。
基本信息
资源简介
该数据集聚焦于重症肌无力（MG）的肠道微生物组研究，MG是一种神经肌肉接头疾病，其病理机制复杂且临床异质性高，目前缺乏明确的生物标志物。数据集包含从MG患者及非MG对照者粪便样本中提取的基因组DNA数据，通过构建扩增子序列变体（ASV）并完成代表性DNA序列的分类学注释，形成了基于ASV分类单元和完整ASV的微生物组成表格。研究采用四种机器学习方法（结合嵌套留一交叉验证）训练模型，识别出31个高重要性ASV（HIASV），其中毛螺菌科和瘤胃菌科细菌的丰度差异最为显著。这些HIASV可用于训练XGBoost算法以区分MG患者与非患者，模型展现出较高的诊断分类能力，并能准确预测MG患者。此外，毛螺菌科的丰度与肢体无力严重程度相关。该数据集主要应用于自身免疫性疾病微生物组标志物发现、机器学习辅助诊断及重症肌无力的病理机制探索。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/records/8371361
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数据说明
该数据集聚焦于重症肌无力（MG）的肠道微生物组研究，MG是一种神经肌肉接头疾病，其病理机制复杂且临床异质性高，目前缺乏明确的生物标志物。数据集包含从MG患者及非MG对照者粪便样本中提取的基因组DNA数据，通过构建扩增子序列变体（ASV）并完成代表性DNA序列的分类学注释，形成了基于ASV分类单元和完整ASV的微生物组成表格。研究采用四种机器学习方法（结合嵌套留一交叉验证）训练模型，识别出31个高重要性ASV（HIASV），其中毛螺菌科和瘤胃菌科细菌的丰度差异最为显著。这些HIASV可用于训练XGBoost算法以区分MG患者与非患者，模型展现出较高的诊断分类能力，并能准确预测MG患者。此外，毛螺菌科的丰度与肢体无力严重程度相关。该数据集主要应用于自身免疫性疾病微生物组标志物发现、机器学习辅助诊断及重症肌无力的病理机制探索。
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