Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There has been a lot of research about the role of the microbiome in various processes. The research has focused almost exclusively on the structure of the microbiome at a single time-point. There have been several studies that measure the microbiome from a particular environment over time. However, even in these studies, little has been done to study the temporal dynamics of the microbiome. In this paper, we begin to rectify this situation. We analyse a widely studied microbial data set that contains a time series of the microbiome from four body sites on two healthy individuals. We choose a data set based on healthy individuals because we are interested in the baseline temporal dynamics of the microbiome. Results For this analysis, we focus on the temporal dynamics of individual genera, ignoring the interactions. We use simple stochastic differential equation models to assess the following three questions. (1) Does the microbiome exhibit temporal continuity? (2) Does the microbiome have a stable state? (3) To better understand the temporal dynamics, how frequently should data be sampled in future studies? We find that a simple Ornstein-Uhlenbeck model which incorporates both temporal continuity and reversion to a stable state fits the data for all genera better than a Brownian motion model that contains only temporal continuity. The Ornstein-Uhlenbeck model also fits the data better than modelling separate time points as independent. Under the Ornstein-Uhlenbeck model, we calculate the variance of the estimated mean reversion rate (the speed with which each genus returns to its stable state). Based on this calculation, we are able to determine the optimal sample schemes for studying temporal dynamics. Conclusions There is evidence of temporal continuity for at least some genera; there is clear evidence of a stable state; and the optimal sampling frequency for studying temporal dynamics is in the range of one sample every 0.8–3.2 days.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».