Mian: Interactive Web-Based 16S rRNA Operational Taxonomic Unit Table Data Visualization and Discovery Platform
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In recent years, there has been strong interest in examining the microbiome and its impact on human health and the environment. By leveraging modern sequencing technologies, investigators can quickly determine the composition of a given microbial sample. At the same time, the same investigations often yield an array of categorical and numerical metadata derived from the sequenced samples such as immunohistochemical measures or locality information. Understanding how the microbiome data is associated with this external metadata is essential in developing targeted treatments for chronic diseases or proposing bacteria-modulated host responses. While many R or Python libraries and command-line tools have been developed for specific analysis purposes, there are still relatively few tools to facilitate open-ended data exploration and hypothesis generation. Here we introduce Mian, an open-source web framework to interactively visualize or run a suite of statistical and feature selection tools on the microbiome to identify important taxonomic groups in the context of any provided categorical or numerical metadata. Visualizations include boxplots, correlation networks, and PCA or NMDS scatterplots. Tools include Fisher’s Exact Test, Boruta feature selection, alpha and beta diversity, and differential and correlational analysis. Mian supports multiple standard representations of the OTU table as input and optionally subsamples the data during the upload process. Users can also filter and aggregate the OTU table at different taxonomic levels and dynamically adjust analysis parameters to see how the visualizations, results, and statistical measures change in real-time. Mian is freely available at: miandata.org
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,020 |
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 ».