Enhanced Interpretable Neural Network Approach for Unified Batch Effect Mitigation and Disease Classification Using Cross-Cohort Microbiome Profiles
Notice bibliographique
Résumé
The oral microbiome is a complex environment that consists of diverse microorganisms inhabiting the oral cavity. There are more than 700 different species of bacteria living in the oral cavity which provides nutrition to the microorganisms living in the mouth. As samples tend to be collected with a variation in non-biological factors, batch effects will occur. Batch effects are variations in the same samples, where the variations are affected by the differences in equipment used, the time when the samples were collected, the laboratory conditions, etc. Batch effects can be difficult to address as the variation might not be apparent in individual samples but rather as a whole group between samples. Several research has been proposed to resolve the batch effect, but they tend to require a two-step approach (batch effect removal, and classification), or will suffer from dropout events in gene expressions. In this study, we propose a one-step approach that combines both the batch effect removal and disease classification, eliminating the need for a two-step approach process. LassoNet was used with batch loss to mitigate the effect of batch effect and to classify disease outcome on oral microbiome simultaneously. The model achieved better performance than our baseline models, reaching 0.8 area under the curve on average on the five studies of oral microbiome. In addition, another key aspect of using LassoNet is its ability to carry out feature importance analysis, which is capable to reveal key oral microbiomes associated with disease outcomes.
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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 | 0,001 | 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 ».