Development of a personalized multifactorial model for intestinal microbial health evaluation

Abstract

Aquesta tesi s’ha desenvolupat sobre dues línies d’investigació claus en l’estudi del microbioma, que són completament complementàries: la metodologia per l’anàlisi de les dades composicionals de microbioma i la seva aplicació pràctica per la identificació de signatures bacterianes associades a salut. Per una banda, la tesi aborda la problemàtica de la composicionalitat de les dades del microbioma proposant una nova metodologia, en el context de l’anàlisi de dades composicionals, enfocada en la predicció. L’aplicació d’aquest nou mètode utilitzant dades públiques és el que permet posteriorment estudiar la relació entre el microbioma intestinal i la salut humana, proposant un model multidimensional per avaluar l’estat de salut general de la població basat en la composició del microbioma. Aquest model pretén proporcionar una visió global de l’estat de salut intestinal mitjançant la identificació de desequilibris associats a un baix estat de salut.

This thesis has been motivated by two research lines in the study of the microbiome that are completely complementary: the methodology for analysing compositional microbiome data and its practical application for identifying bacterial signatures associated with health. On one hand, the thesis addresses the challenge of microbiome data compositionality by proposing a new approach within the context of compositional data analysis focused on prediction. The application of this novel method using public available data, allows for the study of gut microbiome and human health, and proposes a multidimensional model to assess the general health status of the population based on microbiome composition. This model aims to provide a comprehensive view of intestinal health by identifying imbalances associated with a lower health status.