【数据分析】使用LSTM自编码器进行肠道微生物组时间序列异常检测的完整教程
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文章目录
介绍
本教程实现了一个名为 DynaBiome 的深度学习系统，专门用于检测造血干细胞移植（HCT）患者肠道微生物组的"生态失调"（Dysbiosis）状态。这是一个典型的时间序列异常检测问题，具有极高的临床应用价值。
在血液肿瘤治疗过程中，患者接受化疗和抗生素治疗后，肠道菌群会发生剧烈变化。传统的微生物组分析方法往往只关注单一时间点的横截面数据，忽略了菌群动态演化的时序特征。本教程创新性地采用长短期记忆网络（LSTM）自编码器，通过建模正常菌群的时间动态模式，识别偏离正常轨迹的异常状态。
数据特征与预处理策略
数据结构
教程使用的数据集包含76名患者的纵向采样数据，关键字段包括：
- PatientID：患者标识（已脱敏）
- DayRelativeToNearestHCT：相对于移植日的采样时间（关键时序变量）
- Genus：细菌属水平的分类单元
- RelativeAbundance：相对丰度（组成型数据）
- MaxTemperature：体温（临床指标）
- NeutrophilCount：中性粒细胞计数（免疫状态指标）
原文地址：https://blog.csdn.net/H20230717/article/details/159046741
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