Additional file 1 of Divergent maturational patterns of the infant bacterial and fungal gut microbiome in the first year of life are associated with inter-kingdom community dynamics and infant nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. 16S and ITS2 read counts before and after sequence processing with the DADA2 pipeline (related to Figure S1). Table S2. Differences in CLR-transformed abundance of the top 15 bacterial genera by infant age and bacterial alpha diversity trend (related to Fig. 3A-B and Figure S4). Table S3. Differences in CLR-transformed abundance of the top 15 fungal genera by infant age and fungal alpha diversity trend (related to Fig. 3D-E and Figure S5). Table S4. Pair-wise comparison of typical (inverse), bacteria atypical, and fungi atypical inter-kingdom microbial co-occurrence network properties at 3 and 12 months (related to Fig. 4). Table S5. Bacterial co-occurrence network properties between typical and atypical alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Figure S6). Table S6. Fungal co-occurrence network properties between typical and atypical alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Figure S7). Table S7. Inter-kingdom co-occurrence network properties between typical and atypical (bacteria, fungi, or both) alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Figure S8). Table S8. Logistic regression statistics between maternal, infant, and early-life factors and bacterial alpha diversity trend (related to Fig. 4B). Table S9. Logistic regression statistics between maternal, infant, and early-life factors and fungal alpha diversity trend (related to Fig. 4D). Figure S1. 16S and ITS2 sequencing depth and sample composition (related to Table S1). Figure S2. Divergent bacterial richness maturation patterns are observed in the first year of life (related to Fig. 1). Figure S3. Divergent fungal richness maturation patterns are observed in the first year of life (related to Fig. 2). Figure S4. Individual-level taxonomic differences between infants with an increasing vs. decreasing bacterial alpha diversity trend at 3 and 12 months (related to Fig. 3 and Table S2). Figure S5. Individual-level taxonomic differences between infants with a decreasing vs. increasing fungal alpha diversity trend at 3 and 12 months (related to Fig. 3 and Table S3). Figure S6. Differences in bacterial co-occurrence networks are observed between increasing and decreasing alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Fig. 4 and Table S5). Figure S7. Differences in fungal co-occurrence networks are observed between increasing and decreasing alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Fig. 4 and Table S6). Figure S8. Differences in inter-kingdom co-occurrence networks are observed between infants with a typical (inverse) bacterial and fungal alpha diversity trend and atypical changes in bacterial, fungal, or both alpha diversity trends at 3 and 12 months (related to Fig. 4 and Table S7).
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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 | 0,002 | 0,029 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,862 | 0,128 |
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 ».