Additional file 8 of Immunoglobulin recognition of fecal bacteria in stunted and non-stunted children: findings from the Afribiota study
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 8: Fig. S8 Distribution of IgA-targeting by study metadata according to batch and country. (A) Summary of PERMANOVA analysis of the IgA Index in the full dataset when permutations were constrained by either sequencing batch (All ~Batch) or country (All ~Country) using the ‘strata’ parameter, or when analysis was performed in each batch individually (Batch1 and Batch2). Analysis is based on taxa maintained at the ASV level. (B) Summary of PERMANOVA analysis of the IgA Index in the full dataset and in each batch and country individually, based on taxa binned at the genus level. Starred variables are significant with an FDR-corrected p < 0.05. Each variable was tested individually in the PERMANOVA without other covariates. (C–F) IgA Index of taxa that different significantly by country in IgA-targeting. Statistical significance was determined by FDR-corrected linear models that incorporated sequencing depth, batch effect, age and sex. (G–J) Unsorted relative abundance of these same taxa. Numbers and letters following a genus indicate the first digits of the qiime2 feature code for a unique ASV. CAR, Central African Republic; Mada, Madacascar; Coef, the coefficient of variance by PERMANOVA; whz_cont, weight-for-height z-score; haz, height-for-age z-score; crp, serum c-reactive protein; aat, fecal alpha-1 antitrypsin. N = 138 total; N = 78 in Madagascar and N = 60 in CAR; N = 53 in Batch 1 and N = 85 in Batch 2.
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 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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,805 | 0,081 |
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 ».