Resumen El análisis de comunidades microbianas generalmente implica determinar qué características microbianas están asociadas con propiedades como fenotipos ambientales o de salud. Esta tarea se ve obstaculizada por características de los datos, incluyendo escasez (técnica o biológica) y composicionalidad. Aquí presentamos MaAsLin 3 (asociaciones multivariables del microbioma con modelos lineales) para identificar simultáneamente relaciones de abundancia y prevalencia en estudios del microbioma con diseños modernos y potencialmente complejos. MaAsLin 3 puede tener en cuenta la composicionalidad experimentalmente (por ejemplo, PCR cuantitativa o spike-ins) o computacionalmente, y amplía el rango de hipótesis biológicas testables y tipos de covariables. En una variedad de conjuntos de datos sintéticos y reales, MaAsLin 3 superó los métodos de abundancia diferencial de última generación, y al aplicarse a la Base de Datos Multi-ómica de Enfermedad Inflamatoria Intestinal, MaAsLin 3 corroboró asociaciones previamente reportadas, identificando el 77% con prevalencia de características en lugar de abundancia. En resumen, MaAsLin 3 permite a los investigadores identificar asociaciones del microbioma de manera más precisa y específica, especialmente en conjuntos de datos complejos.
Nickols et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.