Architecture and implementation of ulrb algorithm in R
Notice bibliographique
Résumé
Low-abundance microorganisms, often referred to as the “rare biosphere”, play a crucial role in ecosystem resistance and resilience, but remain challenging to study. One of the main difficulties lies in the lack of an appropriate definition of rare taxa. Most studies use relative abundance thresholds ( e.g. , 0.1 % relative abundance, per sample) to discern rare from abundant taxa within a microbial community. This is inappropriate because such thresholds are arbitrary and lack biological meaning. To solve this problem, we have proposed the utilization of unsupervised machine learning, through the ulrb (“Unsupervised Learning Definition of the Microbial Rare Biosphere”) algorithm, implemented as an R package (v0.1.8). This algorithm applies the partition around medoids (pam) algorithm to cluster taxa based on their abundance, in a community, for any number of samples. Based on the clusters, ulrb automatically classifies taxa into “rare”, “undetermined” or “abundant”, by default. Ulrb includes functions for all analytical steps necessary to define the rare biosphere. Specifically, we include four groups of functions: 1) process data of the user into the correct format for the ulrb algorithm; 2) cluster taxa into abundance classifications; 3) helper functions to evaluate detailed statistics of the clustering steps; and 4) visualization functions, focused on rank abundance curves and Silhouette scores, for assessment of clustering quality. In addition, ulrb allows the user to change the number of classifications obtained and includes options for detailed reporting. In this article, we describe the ulrb R package architecture, coding organization, and strategy. Furthermore, we use a 16S rRNA gene amplicon sequencing dataset from the Arctic Ocean to provide illustrative examples, with code, on how to use and explore ulrb capabilities. By explaining the architecture and implementation of ulrb , this study allows independent groups to integrate an abundance classification step in their data analysis protocols, instead of relying on taxa labeled by inconsistent or manual strategies.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,083 |
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 ».