A non-negative matrix factorization framework for identifying modular patterns in metagenomic profile data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metagenomic studies sequence DNA directly from environmental samples to explore the structure and function of complex microbial and viral communities. Individual, short pieces of sequenced DNA ("reads") are classified into (putative) taxonomic or metabolic groups which are analyzed for patterns across samples. Analysis of such read matrices is at the core of using metagenomic data to make inferences about ecosystem structure and function. Non-negative matrix factorization (NMF) is a numerical technique for approximating high-dimensional data points as positive linear combinations of positive components. It is thus well suited to interpretation of observed samples as combinations of different components. We develop, test and apply an NMF-based framework to analyze metagenomic read matrices. In particular, we introduce a method for choosing NMF degree in the presence of overlap, and apply spectral-reordering techniques to NMF-based similarity matrices to aid visualization. We show that our method can robustly identify the appropriate degree and disentangle overlapping contributions using synthetic data sets. We then examine and discuss the NMF decomposition of a metabolic profile matrix extracted from 39 publicly available metagenomic samples, and identify canonical sample types, including one associated with coral ecosystems, one associated with highly saline ecosystems and others. We also identify specific associations between pathways and canonical environments, and explore how alternative choices of decompositions facilitate analysis of read matrices at a finer scale.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle