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Predicting microbiome compositions from species assemblages through deep learning

机译：通过深度学习预测物种组合的微生物组成

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Sebastian Michel-Mata; Xu-Wen Wang; Yang-Yu Liu; Marco Tulio Angulo;
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年度 2021
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1. Effects of growth stage and tree species composition on breeding bird assemblages of plantation forests: bird species assemblages are strongly dependent on growth stage and forest structure, but do not appear to be greatly affected by tree species co [J] . Wilson M W, Pithon J, Gittings T, Bird Study . 2006,第3期

机译：生长期和树种组成对人工林繁育鸟类组合的影响：鸟类组合强烈依赖于生长阶段和森林结构，但似乎不受树种共生的影响
2. An empirical model of seasonal depth-dependent fish assemblage structure to predict the species composition of mixed catches [J] . Benoit Hugues P. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences . 2013,第2期

机译：季节深度依赖性鱼组合结构的经验模型预测混合捕捞物种组成
3. Arthropod assemblages are best predicted by plant species composition [J] . Schaffers AP, Raemakers IP, Sykora KV, Ecology: A Publication of the Ecological Society of America . 2008,第3期

机译：通过植物物种组成可以最好地预测节肢动物的组合
4. Species composition dynamics in successive plant assemblages on the northern slopes of the coal mining spoils in the arid areas of Khakassia [C] . Olga Safronova, Tatiana Lamanova, Natalia Sheremet, All-Russia Scientific-Practical Conference "Prospects of Development and Challenges of Modern Botany" . 2018

机译：在卡卡西亚干旱地区的煤矿煤矿北坡中北坡连续植物组合中的物种成分动力学
5. Determining deep-sea fish community structure in the Arctic: Using species assemblages, stomach contents, parasite infracommunities and stable isotopes to evaluate trophic interactions. [D] . Chambers, Chandra. 2009

机译：确定北极地区的深海鱼类群落结构：利用物种组合，胃内容物，寄生虫次生物和稳定同位素评估营养相互作用。
6. DNA hybridization to compare species compositions of natural bacterioplankton assemblages. [O] . S Lee, J A Fuhrman 1990

机译：DNA杂交可比较天然浮游生物组合的物种组成。
7. G2S: a new deep learning tool for predicting stool microbiome structure from oral microbiome data [O] . Simone Rampelli, Marco Candela, Elena Biagi, 2020

机译：G2S：一种新的深度学习工具，用于预测口腔微生物数据的粪便微生物组结构

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