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Enregistrement W2468065610 · doi:10.6000/1929-6029.2016.05.02.5

A Declaratory Model of Generalized Regression Neural Network (GRNN) for Estimating Sleep Apnea Index in the Elderly Suffering from Sleep Disturbance

2016· article· en· W2468065610 sur OpenAlexvenueno aff
Bingh Tang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizationArtificial neural networkSleep apneaRegression analysisRegressionObstructive sleep apneaArtificial intelligenceHypopneaComputer scienceMedicineMachine learningStatisticsApneaMathematicsPolysomnographyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tinospora cordifolia and Gynura procumbens are important medicinal plants native to South and Southeast Asia. This study integrates metagenomic and metabolomic approaches to compare microbial communities and bioactive compound profiles in wild and cultivated populations of T. cordifolia and G. procumbens.Methods: Microbiome analysis using 16S rRNA amplicon sequencing and metabolomic profiling via LC-MS/MS were performed on root and leaf of both plants.Results: Bacterial communities in T. cordifolia and G. procumbens varied significantly between leaf and root. Proteobacteria dominated all samples, while roots harbored higher bacterial diversity, including Actinobacteria, Firmicutes, and Chloroflexi, particularly in wild populations. Metabolomic analysis revealed distinct profiles between organs, with leaves showing greater population-dependent variability, especially in T. cordifolia, where 482 metabolites differed significantly between wild and cultivated plants. Notably, turmerone was upregulated in wild leaves, while cinnamic acid was downregulated. Root metabolomes were more stable but still exhibited population-specific patterns in G. procumbens. In T. cordifolia, bis(4-ethylbenzylidene)sorbitol positively correlated with Actinobacteria and Chloroflexi, while vicenin and 2-methoxyestradiol showed negative correlations with several phyla, suggesting antimicrobial potential. In G. procumbens, ethamivan positively correlated with Firmicutes and Chloroflexi.Conclusion: These findings highlight the role of ecological and organ identity in driving plant-microbiome-metabolite dynamics, with implications for medicinal plant quality, bioactivity, and cultivation.Keywords: Bioactive Compounds, Biological Diversity, Gynura procumbens, Metagenomics, Microbial Communities, Tinospora cordifolia

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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