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摘要
随着第二代DNA测序技术的发展，研究人员积累了大量的肠道菌群数据，研究表明肠道菌群与宿主健康状况存在密切联系，因此如何对复杂、高维的肠道菌群数据进行建模分析，是当前生物信息学研究中的重要挑战。人工智能的兴起为处理肠道菌群数据，揭示肠道菌群与宿主表型之间的复杂关系提供了可能。综述了现阶段肠道菌群与宿主表型之间的相关研究，重点介绍了常用的5种机器学习算法（线性回归、支持向量机、K-近邻、随机森林、人工神经网络）的理论原理及在相关研究中的应用，对预测宿主表型的机器学习算法选择提出了建议，并对该领域的未来发展进行了展望，以期为利用机器学习对肠道菌群宿主表型预测提供参考依据。
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