Cluster Analysis of Microbiome Data by Using Mixtures of Dirichlet–Multinomial Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
Summary The human gut microbiome is one of the fundamental components of our physiology, and exploring the relationship between biological and environmental covariates and the resulting taxonomic composition of a given microbial community is an active area of research. Previously, a Dirichlet–multinomial regression framework has been suggested to model this relationship, but it did not account for any underlying latent group structure. An underlying group structure of guts (such as enterotypes) has been observed across gut microbiome samples in which guts in the same group share similar biota compositions. In the paper, a finite mixture of Dirichlet–multinomial regression models is proposed that accounts for this underlying group structure and to allow for a probabilistic investigation of the relationship between bacterial abundance and biological and/or environmental covariates within each inferred group. Furthermore, finite mixtures of regression models which incorporate the concomitant effect of the covariates on the resulting mixing proportions are also proposed and examined within the Dirichlet–multinomial framework. We utilize the proposed mixture model to gain insight on underlying subgroups in a microbiome data set comprising tumour and healthy samples and the relationships between covariates and microbial abundance in those subgroups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».