Maxent modeling for predicting the potential distribution of global <i>talaromycosis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Talaromycosis , an invasive mycosis caused by Talaromyces marneffei (Tm), has rapidly increased in recent years, becoming an emerging pathogenic fungal disease. However, The driving factors and potential distribution of global talaromycosis is still unclear. Here, we developed maxent ecology model using environmental variables, Rhizomys distribution and HIV/AIDS epidemic to forecast ecological niche of talaromycosis worldwhile, as well as Identify the drivering factors. The constructed model had excellent performance with the area under the curve (AUC) of the receiver operating curve (ROC) of 0.997 in training data and 0.991 in testing data. Our model revealed that Rhizomys distribution, mean temperature of warmest quarter, precipitation of wettest month, HIV/AIDS epidemic and mean temperature of driest quarter were the top 5 important variables affecting talaromycosis distribution. In addition to traditional talaromycosis epidemic areas (South of the Yangtze River in China, Southeast Asian and North and Northeast India), our model also identified other potential epidemic regions, inculding parts of the North of the Yangtze River, Central America, West Coast of Africa, East Coast of South America, the Korean Peninsula and Japan. Our findings has redefined global talaromycosis , discovered hidden high-risk areas and prorvided insights about driving factors of talaromycosis distribution, which will help inform surveillance strategies and improve the effectiveness of public health interventions against Tm infections. Author Summary Our study aims to explore the spatial ecology of talaromycosis worldwhile. The diseases burden of Talaromycosis , a neglected zoonotic disease, is continuously rising in recent years because of the sheer size of susceptible population in the setting of increased globalization, rising HIV prevalence, and emerging iatrogenic immunodeficiency conditions. Here, we used historic reported talaromycosis cases from 1964 to 2017, combined with environmental factors, Rhizomys distribution and HIV/AIDS epidemic to build an maxent ecology model to define the ecological niche of talaromycosis , then predicting the potential distribution of the disease. The ecological niche of talaromycosis is characterized by a concentrated distribution, which can be cognitively divided into two regions: traditional talaromycosis epidemic areas (South of the Yangtze River in China, Southeast Asian and North and Northeast India), while other potential epidemic regions were predicted in parts of the North of the Yangtze River, Central America, West Coast of Africa, East Coast of South America, the Korean Peninsula and Japan. Our model also identified 5 driving factors affecting talaromycosis distribution. These findings will help demonstrate the global distribution of talaromycosis, discover hidden high-risk areas, and improve the effectiveness of public health interventions against Tm infections.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».