TY - JOUR AU - Moreno-Indias, Isabel AU - Lahti, Leo AU - Nedyalkova, Miroslava AU - Elbere, Ilze AU - Roshchupkin, Gennady AU - Adilovic, Muhamed AU - Aydemir, Onder AU - Bakir-Gungor, Burcu AU - Santa Pau, Enrique Carrillo-de AU - D'Elia, Domenica AU - Desai, Mahesh S AU - Falquet, Laurent AU - Gundogdu, Aycan AU - Hron, Karel AU - Klammsteiner, Thomas AU - Lopes, Marta B AU - Marcos-Zambrano, Laura Judith AU - Marques, Cláudia AU - Mason, Michael AU - May, Patrick AU - Pašić, Lejla AU - Pio, Gianvito AU - Pongor, Sándor AU - Promponas, Vasilis J AU - Przymus, Piotr AU - Saez-Rodriguez, Julio AU - Sampri, Alexia AU - Shigdel, Rajesh AU - Stres, Blaz AU - Suharoschi, Ramona AU - Truu, Jaak AU - Truică, Ciprian-Octavian AU - Vilne, Baiba AU - Vlachakis, Dimitrios AU - Yilmaz, Ercument AU - Zeller, Georg AU - Zomer, Aldert L AU - Gómez-Cabrero, David AU - Claesson, Marcus J PY - 2021 DO - 10.3389/fmicb.2021.635781 SN - 1664-302X UR - http://hdl.handle.net/10668/17334 T2 - Frontiers in microbiology AB - The human microbiome has emerged as a central research topic in human biology and biomedicine. Current microbiome studies generate high-throughput omics data across different body sites, populations, and life stages. Many of the challenges in... LA - en KW - ML4Microbiome KW - biomarker identification KW - machine learning KW - microbiome KW - personalized medicine TI - Statistical and Machine Learning Techniques in Human Microbiome Studies: Contemporary Challenges and Solutions. TY - research article VL - 12 ER -