Proportional stochastic generalized Lotka–Volterra model with an application to learning microbial community structures
Notice bibliographique
Résumé
Inferring microbial community structure based on temporal metagenomics data is an important goal in microbiome studies. The deterministic generalized Lotka–Volterra (GLV) differential equations have been commonly used to model the dynamics of microbial taxa. However, these approaches fail to take random environmental fluctuations into account and usually ignore the compositional nature of relative abundance data, which may deteriorate the estimates. In this article, we consider the microbial dynamics in terms of relative abundances by introducing a reference taxon, and propose a new proportional stochastic GLV (pSGLV) differential equation model, where the random perturbations of Brownian motion in this model can naturally account for the external environmental effects on the microbial community . We establish conditions and show some mathematical properties of the solutions including general existence and uniqueness, stochastic ultimate boundedness, stochastic permanence, the existence of stationary distribution, and ergodicity property. We further develop approximate maximum likelihood estimators (AMLEs) based on discrete observations and systematically investigate the consistency and asymptotic normality of the proposed estimators. At last, numerical simulations support our theoretical findings and our method is demonstrated through an application to the well-known “moving picture” temporal microbial dataset.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».