Abstract 3050: Quality control samples for future population-based microbiome studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: There is a critical need for complex microbiome quality control standards representing population-based samples for microbial community profiling and analysis in large scale epidemiologic studies. Methods: We developed standard quality control samples from five volunteers with different phenotypes, comprising one obese female, one healthy male, one male on a low-carb diet, one infant, and one male with Crohn’s Disease, and evaluated their microbial metagenomic profiles within three laboratories at two different timepoints. To quantify the percentage of microbiome variability explained by donors, laboratory and sequencing run, a distance-based coefficient of determination R2 was estimated using a permutational multivariate analysis of variance. In addition, we calculated the intraclass correlation coefficients (ICC) for the relative abundance of the most abundant species, two alpha diversity metrics (i.e., observed number of species and Shannon index) and the first principal coordinates of three beta diversity matrices (i.e., Bray-Curtis, Jaccard and Aitchison) to estimate the accuracy of fecal microbial profiles between the three different laboratories as well as within the laboratories. Results: The variability introduced by the phenotype of the donors explained 82.7% to 95.3% of the overall variability, which was higher than the variability introduced by the laboratories (1.8% to 3.1%) and the sequencing runs (0.6% to 1.7%) - the residual percent variance explained varied between 2.2% and 12.4%. Observations based on principal coordinates analysis showed that samples clustered by donor and not by laboratory or sequencing runs. The five donor clusters were well separated and very distinct. Based on the comparison of species relative abundances, each donor displayed very different microbial profiles; and the microbial profiles of each donor were comparable between the three different laboratories and the two sequencing runs in each laboratory. The reproducibility within and between the laboratories was good to excellent for most diversity metrics (ICCs higher than 0.97) and species relative abundances (range, ICCs=0.70-0.99); however, the reproducibility of the observed number of species was moderate (ICC=0.64 for the first laboratory, ICC=0.78 for the second laboratory, ICC=0.81 for the third laboratory, and ICC=0.42 between the laboratories). Conclusions: These standard quality control samples can be used as a reference in future population-based epidemiologic studies to pool or meta-analyze microbiome data. Citation Format: Semi Zouiouich, Smriti Karwa, Yunhu Wan, Andrew Chan, Joseph Petrosino, Emma Allen-Vercoe, Rob Knight, Jianxin Shi, Mitchell Gail, Christian Abnet, Emily Vogtmann, Rashmi Sinha. Quality control samples for future population-based microbiome studies [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 3050.
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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 | 0,086 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».