Signed Distance Correlation (SiDCo): A network analysis application of distance correlation for identifying metabolic networks disrupted in Dementia with Lewy Bodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation Identifying pathological metabolic changes in complex disease such as Dementia with Lewy Bodies (DLB) requires a deep understanding of functional modifications in the context of metabolic networks. Network determination and analysis from metabolomics and lipidomics data remains a major challenge due to sparse experimental coverage, a variety of different functional relationships between metabolites and lipids, and only sporadically described reaction networks. Results Distance correlation, measuring linear and non-linear dependences between variables as well as correlation between vectors of different lengths, e.g. different sample sizes, is presented as an approach for data-driven metabolic network development. Additionally, novel approaches for the analysis of changes in pair-wise correlation as well as overall correlations for metabolites in different conditions are introduced and demonstrated on DLB data. Distance correlation and signed distance correlation was utilized to determine metabolic network in brain in DLB patients and matching controls and results for the two groups are compared in order to identify metabolites with the largest functional change in their network in the disease state. Novel correlation network analysis showed alterations in the metabolic network in DLB brains relative to the controls, with the largest differences observed in O -phosphocholine, fructose, propylene-glycol, pantothenate, thereby providing novel insights into DLB pathology only made apparent through network investigation with presented methods.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».