Additional file 9 of Elucidating the role of the gut microbiota in the physiological effects of dietary fiber
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 9: Figure S3. Confirmation of gut microbiota compositional features and mechanistic biomarkers that predict clinical responses. Line graphs show differences in the effects of A AX on perceived satiety after a meal and HOMA-IR and B MCC on fecal calprotectin and TNF-α for high and low responders, as defined according to the study cohort median. AUC-ROC values show the performance accuracy of random forest classifiers for predicting high-vs-low responders in C AX-induced perceived satiety after a meal and HOMA-IR attenuation, D MCC-induced fecal calprotectin and TNF-α attenuation, and E AX and MCC induced changes in HOMA-IR, fecal calprotectin, and TNF-α. High and low responders were defined according to the study cohort median. Black cells denote OOB error rates ≥ 0.6. Prediction performance of random forest classifiers trained to predict high-vs-low responders in AX-induced F and G satiety after a meal and H HOMA-IR attenuation, and MCC-induced I fecal calprotectin and J TNF-α attenuation. OOB shows the mean prediction error of the random forests model with boosted decision trees (n = 500). The confusion matrix shows subgroup prediction accuracy, where row i and column j indicates the number of subjects predicted as i but were actually classified as j. Error rates indicate the percentage of incorrect classifications. ∆, absolute change from baseline to week 6; %∆, percent change from baseline to week 6; ASV, amplicon sequence variant; AX, arabinoxylan; AUC-ROC, area under the receiver operating characteristic curve; HOMA-IR, homeostatic model assessment of insulin resistance; MCC, microcrystalline cellulose; OTU, operational taxonomic unit; OOB: out-of-bag; SLIM, Satiety Labeled Intensity Magnitude; TNF-α, tumor necrosis factor-α.
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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 | 0,003 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,918 | 0,179 |
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 ».