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Enregistrement W6977126901 · doi:10.6084/m9.figshare.20652275.v1

Additional file 1 of Capturing the antibiotic resistome of preterm infants reveals new benefits of probiotic supplementation

2022· article· en· W6977126901 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistomeGeneAntibiotic resistanceProbioticAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Figure S1. Antibiotic exposure of preterm infants. Table S1. Information regarding the full-term infants. Table S2. Information regarding the subset of preterm infants. Figure S2. Sample collection and probiotic exposure of the subset of infants. Figure S3. Antibiotic exposure of the subset of preterm infants. Figure S4. Relative abundance of bacterial families in the infant gut microbiome. Figure S5. Targeted capture of resistance genes in the full set of infants. Figure S6. Targeted capture of resistance genes in the subset of infants. Figure S7. Differences in the resistome identified through RGI main at Visit 1. Figure S8. Distribution of genes detected at the AMR gene family level through RGI bwt. Figure S9. Distribution of genes detected at the AMR gene family level through RGI main. Figure S10. Differences in the resistome identified through RGI bwt in the subset at Visit 1. Figure S11. Differences in the resistome identified through RGI main in the subset at Visit 1. Figure S12. Unique genes in each infant group at various timepoints for the preterm infants. Figure S13. Unique genes in each infant group for the subset of preterm infants at various timepoints. Figure S14. Unique genes in each infant group at various timepoints for the subset of preterm infants. Figure S15. Unique ARGs, mechanisms, and families identified in preterm infants through RGI main. Figure S16. Unique ARGs, mechanisms, and families identified in the subset of preterm infants through RGI bwt. Figure S17. AMR gene families identified through RGI bwt. Figure S18. AMR gene families identified through RGI main. Figure S19. Genetic context of vancomycin resistance gene families detected in all infants. Figure S20. Genetic context of AMR families more prominent in NS infants. Figure S21. Genetic context of ANT(3”) resistance gene families detected in all infants. Figure S22. Genetic context of the ANT(6) gene family in all infants. Figure S23. Genetic context of OKP beta-lactamases detected in all infants. Figure S24. Genetic context of the APH(2”) gene family detected in all infants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8340,122

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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