Nature Medicine

研究设计和数据收集

本研究采用了一种综合的研究设计，首先通过收集大量的结直肠癌（colorectal cancer，CRC）患者和健康对照组（healthy controls）的肠道微生物样本。所有参与者都经过详细的临床评估和筛选，以确保数据的一致性和可比性。样本收集遵循了严格的医学伦理准则和程序。

微生物组数据的获取与处理

研究中使用了高通量测序技术（high-throughput sequencing）来分析肠道微生物的16S rRNA基因，这是一种常用于微生物多样性研究的方法。通过对这些数据进行严格的质量控制和预处理，包括去除低质量的序列和潜在的污染物，研究团队确保了数据的准确性和可靠性。

统计和分析

利用多种生物统计和生物信息学工具，如R软件包（R packages）中的phyloseq、vegan、DirichletMultinomial等，研究团队对微生物组数据进行了深入分析。这包括微生物群落结构的多样性分析、微生物丰度的比较以及与结直肠癌相关性的统计检验。此外，研究还采用了贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion）来选择最佳的数学模型，用于分析微生物数据与癌症发展之间的关联。

混杂因素的识别与控制

考虑到多种潜在的混杂因素（confounders），如患者的年龄、性别、饮食习惯和生活方式等，可能影响微生物组和疾病之间的关系，研究中使用了多变量统计模型来调整这些因素的影响。通过这种方法，研究确保了发现的微生物标记与结直肠癌的关联是独立于这些混杂因素的。