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本研究收集101位台灣本土社區民眾（一般民眾）與195例大腸直腸癌患者治療前之腸道菌相數據。本計畫初步藉由機器學習方法分析一般民眾與大腸直腸癌患者之腸道菌相組成差異，經可解釋型機器學習方法篩選得10個腸道菌種可當生物標記，用其可有效區分台灣一般民眾與大腸直腸癌患者樣本，預測效能分別為專一性0.9和敏感度0.813，而AUC 0.956。另外進一步將腸道菌相數據合併多樣臨床數據一起進行多重數據資料分析，找尋數據間潛在的關聯性特徵標的，最後挑選得5個腸道菌種和4個臨床特徵標的，用這些可有效區分一般民眾與大腸直腸癌患者樣本，預測效能分別為專一性0.92和敏感度0.91，而AUC 0.92。依據以上的效能分析結果，找到的腸道菌生物標記與臨床特徵標的有潛力當成大腸直腸癌之新穎檢驗指標。