微生物组是综合研究群居在某个生态系统内，如肠道，所有微生物的种类及其遗传信息和生命功能的学科。诺贝尔奖得主莱德伯格曾经指出，人体就是由体内的细胞和共生微生物所构成的超级生物体。为了描述微生物组特征与生物、遗传、临床之间的关系，或确定环境、微生物群和寄主的交互机制，人们开展微生物组研究，由此生成的微生物组数据的分析则因其自身特征带来了一系列复杂的挑战。
2022年9月22日，欧洲杯竞猜平台长聘副教授、交大-耶鲁生物统计与数据科学联合中心研究员王涛教授作客欧洲杯竞猜平台临床研究中心“聚菁荟萃”临床研究论坛并带来主题为“Microbiome data analysis using zero-inflated probabilistic PCA models”的学术讲座。王涛教授专注与生物统计与高维数据统计推断方面的研究，他和团队建立的PCA (ZIPPCA) 模型正好可以破解这些难题。
为了描述和模拟微生物群落数据，王涛教授团队引入了零膨胀概率PCA（ZIPPCA）模型框架。该模型可以有效解决由高通量测序产生的微生物组数据所具有的稀疏性、过度离散、高维等特性并能够刻画复杂共相关的关系。同时，利用负二项ZIPPCA模型，他们还提出了一种准确、稳健的微生物数据去噪方法。
通过王涛教授的讲座，为与会者在处理微生物组数据分析时又提供了新思路和新方法。
（文：顾雯韵；图：顾雯韵）
