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World File Search System重叠群
4CAC：使用机器学习和装配图的元基因组重叠群的4类分类器
抽象的微生物群落通常具有细菌，古细菌，质粒，病毒和微核生素的混合物。在相对的含量丰度中，Y等人与细菌进行了复杂的相互作用。Moreo Ver，病毒和质粒作为移动遗传元素，在水平基因转移和微生物种群中抗生素耐药性中起着重要作用。由于难以识别微生物群落中的病毒，质粒和微核生素，因此我们对这些次要类别落后于细菌和古细菌的差异。resse，将分类器被用来分开，将一个或多个次要类别与元基因组组件中的细菌和古细菌分开。ho w e v er，这些分类器通常是阶级不平衡问题，从而导致识别次要类别的精确度较低。在这里，我们开发了一个称为4CAC的分类器，能够从元素组组件中同时识别病毒，质粒，微核细胞和原核生物。4CAC使用se v er序列长度调整后的XGB OOST模型生成了初始的F我们的分类，并使用汇编图进一步对分类进行了分类。对所采用和真实的元基因组数据集进行的表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。 长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。 4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。4CAC软件可从https：//github.com/ shamir-lab/ 4cac获得。
来自静息状态脑功能网络重叠群落结构改变的生物标志物可用于检测阿尔茨海默病
图 4：在不同 k 值下检测到的社区的层次结构。（A）上图和下图分别显示了 k 从 5 到 16 变化时 AD 和 NC 得出的社区层次结构的树状图。X 轴表示不同的簇，Y 轴表示簇之间的距离。截止距离设置为 0.5，其中所有社区合并为每组 16 个簇。这些簇涵盖 11 个常见的 RSN，包括视觉网络 (VN)、眶额皮质 (OFC)、显着网络 (SN)、DMN、执行控制网络 (ECN)、左/右额顶叶网络 (L/RFP)、感觉运动网络 (SEN)、边缘系统 (LIM)、腹侧注意网络 (VAN) 和基底神经节 (BG)。两组之间每个 RSN 的相似性显示在底部，每个 RSN 用一种颜色标记。 (B) 和 (C) 分别通过对 AD 组和 NC 组的每个簇内的社区进行平均来显示结果簇。列表示社区指数，行表示矩阵表示中的节点指数。红色框突出显示了两组在簇内层次结构方面的差异。