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FEAST: fast expectation-maximization for microbial source tracking

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作者
Liat Shenhav,Michael Thompson,Tyler Joseph,Leah Briscoe,Ori Furman,David Bogumil,Itzhak Mizrahi,Itsik Pe’er,Eran Halperin
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:16 (7): 627-632 被引量:420
标识
DOI:10.1038/s41592-019-0431-x
摘要

A major challenge of analyzing the compositional structure of microbiome data is identifying its potential origins. Here, we introduce fast expectation-maximization microbial source tracking (FEAST), a ready-to-use scalable framework that can simultaneously estimate the contribution of thousands of potential source environments in a timely manner, thereby helping unravel the origins of complex microbial communities ( https://github.com/cozygene/FEAST ). The information gained from FEAST may provide insight into quantifying contamination, tracking the formation of developing microbial communities, as well as distinguishing and characterizing bacteria-related health conditions. FEAST provides a computationally efficient tool to estimate the contribution of microbial sources to a target microbial community, as demonstrated for a variety of complex environmental samples.
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