MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078906632 · doi:10.12703/p6-51

Microbiome analysis – from technical advances to biological relevance

2014· review· en· W2078906632 sur OpenAlexafffund
Michelle I. Smith, Williams Turpin, Andrea D. Tyler, Mark S. Silverberg, Kenneth Croitoru

Notice bibliographique

RevueF1000Prime Reports · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCrohn's and Colitis Foundation of CanadaCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésMicrobiomeBiologyGut microbiomeFunction (biology)Human microbiomeComputational biologyRelevance (law)TaxonEvolutionary biologyEcologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of culture-independent techniques and next-generation sequencing has led to a staggering rise in the number of microbiome studies over the last decade. Although it remains important to identify the taxa of microbes present in a variety of environmental samples, including the gut microbiomes of healthy and diseased individuals, the next stage of microbiome research will need to focus on uncovering the role of the microbiome rather than its mere composition. Here, we introduce techniques that go beyond identifying the taxa present within a sample and examine the biological function of the microbiome or the host-microbiome interaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueF1000Prime ReportsMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207