A powerful microbial group association test based on the higher criticism analysis for sparse microbial association signals
一种基于更严格的稀疏微生物关联信号的高效微生物群关联检验方法
doi:10.1186/s40168-020-00834-9
Microbiome IF:14.65
推荐理由：
本文提出了一种新型算法MiHC有效改善微生物组数据与表型的关联结果，该软件采用R语言编写，可访问 https://github.com/hk1785/MiHC 安装。
主要结论：
①微生物组数据种系相关及高稀疏性导致微生物之间的相关性不准确，因此，开发出一种可解决种系相关和高稀疏性分析工具：MiHC；
②MiHC是一种综合数据驱动的检测方法，考虑了微生物种系信息、稀疏水平（极高稀疏水平下采用simes检验调节）；
③数据模拟分析表明在随机种系相关和稀疏水平下MiHC比其它几种工具功效要好；
④MiHC运用到四种真实数据中也证明其在未知种系相关和稀疏度下检验的结果更加稳定，MiHC也可运用于生存分析、中介分析等；
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