Feedback-Based, System-Level Properties of Vertebrate-Microbial Interactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improved characterization of infectious disease dynamics is required. To that end, three-dimensional (3D) data analysis of feedback-like processes may be considered. METHODS: To detect infectious disease data patterns, a systems biology (SB) and evolutionary biology (EB) approach was evaluated, which utilizes leukocyte data structures designed to diminish data variability and enhance discrimination. Using data collected from one avian and two mammalian (human and bovine) species infected with viral, parasite, or bacterial agents (both sensitive and resistant to antimicrobials), four data structures were explored: (i) counts or percentages of a single leukocyte type, such as lymphocytes, neutrophils, or macrophages (the classic approach), and three levels of the SB/EB approach, which assessed (ii) 2D, (iii) 3D, and (iv) multi-dimensional (rotating 3D) host-microbial interactions. RESULTS: In all studies, no classic data structure discriminated disease-positive (D+, or observations in which a microbe was isolated) from disease-negative (D-, or microbial-negative) groups: D+ and D- data distributions overlapped. In contrast, multi-dimensional analysis of indicators designed to possess desirable features, such as a single line of observations, displayed a continuous, circular data structure, whose abrupt inflections facilitated partitioning into subsets statistically significantly different from one another. In all studies, the 3D, SB/EB approach distinguished three (steady, positive, and negative) feedback phases, in which D- data characterized the steady state phase, and D+ data were found in the positive and negative phases. In humans, spatial patterns revealed false-negative observations and three malaria-positive data classes. In both humans and bovines, methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections were discriminated from non-MRSA infections. CONCLUSIONS: More information can be extracted, from the same data, provided that data are structured, their 3D relationships are considered, and well-conserved (feedback-like) functions are estimated. Patterns emerging from such structures may distinguish well-conserved from recently developed host-microbial interactions. Applications include diagnosis, error detection, and modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».