phylaGAN: data augmentation through conditional GANs and autoencoders for improving disease prediction accuracy using microbiome data
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Research is improving our understanding of how the microbiome interacts with the human body and its impact on human health. Existing machine learning methods have shown great potential in discriminating healthy from diseased microbiome states. However, Machine Learning based prediction using microbiome data has challenges such as, small sample size, imbalance between cases and controls and high cost of collecting large number of samples. To address these challenges, we propose a deep learning framework phylaGAN to augment the existing datasets with generated microbiome data using a combination of conditional generative adversarial network (C-GAN) and autoencoder. Conditional generative adversarial networks train two models against each other to compute larger simulated datasets that are representative of the original dataset. Autoencoder maps the original and the generated samples onto a common subspace to make the prediction more accurate. RESULTS: Extensive evaluation and predictive analysis was conducted on two datasets, T2D study and Cirrhosis study showing an improvement in mean AUC using data augmentation by 11% and 5% respectively. External validation on a cohort classifying between obese and lean subjects, with a smaller sample size provided an improvement in mean AUC close to 32% when augmented through phylaGAN as compared to using the original cohort. Our findings not only indicate that the generative adversarial networks can create samples that mimic the original data across various diversity metrics, but also highlight the potential of enhancing disease prediction through machine learning models trained on synthetic data. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: https://github.com/divya031090/phylaGAN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».