Using an ADM-Based Model to Explore Human Intestinal Flora Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
The human colon is an anaerobic environment densely populated with bacterial species, creating what is known as the human intestinal microbiome; an ecosystem imperative to physiological function with regards to metabolism of non-digestible residues, growth of cells and immune protection from invading organisms. As such, quantifying, and subsequently developing an understanding of the behaviour of this microbial population can be of great value. Unfortunately, because of the physical inaccessibility of many parts of the gastro-intestinal (GI) tract, routine experimentation with this environment is not practical. However, theoretical modelling techniques including in vitro and in silico simulation/experimental platforms provide a means by which further studying of intestinal microflora can be approached. Perfecting these theoretical models is an important step in further understanding colon microbiota. An existing in silico model of carbohydrate digestion in the colon, developed by Munoz-Tamayo et al. (2010) has been used as a platform for experimentation with the intention of of discovering features which may be removed and/or added to improve the performance and reliability of the design. The model is an adaptation of the waste-water engineering based mathematical model ADM1 (Anaerobic Digestion Model 1), developed to incorporate biochemical and environmental specifications as well as physical structures particular to the human colon. The model is then a system of 102-ordinary differential equation with 66 parameters.Simulations with the default model configuration as well as variations of input variables, namely dietary fiber consumption and system flow rate, were completed to study the effect on average biomass concentration, demonstrating significant sensitivity to input variables and an unexpected linearity based on the non-linearity of the original complex system. Simulations and further study suggest that advancements in in silico modelling of the colon rely on the development of a metric or scheme that can effectively compare mathematically generated data with that collected through traditional experimentation. Also, experimenting with various reactor configurations as a basis for mathematical modelling may prove simpler configurations capable of generating comparable data to more complicated designs which may then also be applicable to existing in vitro representations of the colon.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».