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Enregistrement W2923081087 · doi:10.1101/585893

A multi-omic cohort as a reference point for promoting a healthy human gut microbiome

2019· preprint· en· W2923081087 sur OpenAlexfundno aff
Zhuye Jie, Suisha Liang, Qiuxia Ding, Fei Li, Shanmei Tang, Dan Wang, Yuxiang Lin, Peishan Chen, Kaiye Cai, Xuemei Qiu, Qiang Li, Yunli Liao, Dongsheng Zhou, Heng Lian, Yong Zuo, Weiqiao Rao, Yan Ren, Yuan Wang, Jin Zi, Rong Wang, Hongcheng Zhou, Haorong Lu, Xiaohan Wang, Wei Zhang, Tao Zhang, Liang Xiao, Yang Zong, Weibin Liu, Huanming Yang, Jian Wang, Yong Hou, Xiao Liu, Karsten Kristiansen, Huanzi Zhong, Huijue Jia, Xun Xu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMicrobiomeGut microbiomeMetagenomicsCohortHuman Microbiome ProjectOmicsBiobankBiologyCohort studyComputational biologyGut floraBioinformaticsMedicineHuman microbiomeImmunologyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract More than a decade of gut microbiome studies have a common goal for human health. As most of the disease studies sample the elderly or the middle-aged, a reference cohort for young individuals has been lacking. It is also not clear what other omics data need to be measured to better understand the gut microbiome. Here we present high-depth metagenomic shotgun sequencing data for the fecal microbiome together with other omics data in a cohort of 2,183 adults, and observe a number of vitamins, hormones, amino acids and trace elements to correlate with the gut microbiome and cluster with T cell receptors. Associations with physical fitness, sleeping habits and dairy consumption are identified in this large multi-omic cohort. Many of the associations are validated in an additional cohort of 1,404 individuals. Our comprehensive data are poised to advise future study designs to better understand and manage our gut microbiome both in population and in mechanistic investigations.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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