NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Hastalıkta mikropların diferansiyel bolluğu için arka plan testi, mikrobiyom çalışmalarında yaygın bir uygulamadır. Çok sayıda diferansiyel bolluk (DA) test yöntemi mevcuttur ve geleneksel istatistiksel testlerden mikrobiyom verileri için tasarlanmış yöntemlere kadar çeşitlilik gösterir. DA test yöntemlerinin karşılaştırma çalışmaları yapılmıştır, ancak hiçbiri gerçek, karmaşık hastalıkların incelenmesi için toplanan mikrobiyom veri kümeleri üzerinde gerçekleştirilmemiştir. Bu nedenle, DA testi burada Parkinson hastalığı (PD) üzerinde iki büyük, düzgün bir şekilde toplanan bağırsak mikrobiyom veri setinde çeşitli DA yöntemleri kullanılarak gerçekleştirildi ve sonuçları karşılaştırıldı.SonuçlarGenel olarak, test edilen taksonların %78-92'si en az bir yöntemle diferansiyel olarak bol olarak tespit edilirken, %5-22'i yöntemlerin çoğunluğu tarafından diferansiyel olarak bol olarak adlandırıldı (testten önce taksonomik verilerin veri kümesine ve filtrelenmesine bağlı olarak). Yöntem sonuçları arasındaki konkordanslar 1 ile %100 arasında değişmektedir. Veri kümeleri 1 ve 2 için ortalama uyumluluk sırasıyla %24 ve %28, çoğaltılmış DA imzaları için ise %27 idi. Testten önce daha nadir taksonları çıkarırken konkordanslar arttı ve ortalama konkordansları % 2-32 artırdı. Bazı yöntemler sürekli olarak daha yüksek konkordanslarla sonuçlandı (örn. ANCOM-BC, LEFSE), diğerleri sürekli olarak daha düşük (örneğin edgeR, fitZIG) ile sonuçlanır. Hiyerarşik kümeleme, (1) ortalama olarak yöntemlerin çoğunluğu tarafından çoğaltılan ve daha önce PD ile ilişkili taksonları içeren üç grup DA imzasını ortaya çıkardı, (2) bir altküme tarafından çoğaltıldı ve PD'de büyük ölçüde zenginleştirilmiş taksonları içeriyordu ve (3) az sayıda bir yöntemle çoğaltıldı. Bazı yöntemler hem filtrelenmiş hem de filtrelenmemiş verilerde diğerlerinden daha uyumluydu, bu nedenle, diğer çalışma metodolojisi ile tutarlılık önemli bir hedefse, bu yöntemler arasında seçim yapılabilir. Yine de, bir veri kümesinde bir yöntem kullanmak gerçek çağrışımlar bulabilir, ancak yanlış pozitifleri de algılayabilir. Yanlış pozitiflerin düşürülmesine yardımcı olmak için, konkordansı ölçmek için iki veya daha fazla DA yöntemi ile verileri analiz edebilir ve yerleşik bir replikasyon veri kümesi kullanabilirsiniz. Bu çalışma, daha önce bildirilen DA yöntem karşılaştırma çalışmalarını, hem daha önce hem de henüz iki gerçek bağırsak mikrobiyom veri kümesindeki yöntemleri karşılaştırarak ve birleştirerek tamamlamaya hizmet edecektir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundTesting for differential abundance of microbes in disease is a common practice in microbiome studies. Numerous differential abundance (DA) testing methods exist and range from traditional statistical tests to methods designed for microbiome data. Comparison studies of DA testing methods have been performed, but none performed on microbiome datasets collected for the study of real, complex disease. Due to this, DA testing was performed here using various DA methods in two large, uniformly collected gut microbiome datasets on Parkinson disease (PD), and their results compared.ResultsOverall, 78-92% of taxa tested were detected as differentially abundant by at least one method, while 5-22% were called differentially abundant by the majority of methods (depending on dataset and filtering of taxonomic data prior to testing). Concordances between method results ranged from 1 to 100%. Average concordance for datasets 1 and 2 were 24% and 28% respectively, and 27% for replicated DA signatures. Concordances increased when removing rarer taxa before testing, increasing average concordances by 2-32%. Certain methods consistently resulted in higher concordances (e.g. ANCOM-BC, LEfSe), while others consistently resulted in lower (e.g. edgeR, fitZIG). Hierarchical clustering revealed three groups of DA signatures that were (1) replicated by the majority of methods on average and included taxa previously associated with PD, (2) replicated by a subset of methods and included taxa largely enriched in PD, and (3) replicated by few to one method(s).ConclusionsDifferential abundance tests yielded varied concordances, and amounts of detected DA signatures. Some methods were more concordant than others on both filtered and unfiltered data, therefore, if consistency with other study methodology is a key goal, one might choose among these methods. Even still, using one method on one dataset may find true associations, but may also detect false positives. To help lower false positives, one might analyze data with two or more DA methods to gauge concordance, and use a built-in replication dataset. This study will hopefully serve to complement previously reported DA method comparison studies by implementing and coalescing a large number of both previously and yet to be compared methods on two real gut microbiome datasets.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.