論文の概要: Application of data engineering approaches to address challenges in microbiome data for optimal medical decision-making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00033v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 11:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 17:49:04.540260
• Title: Application of data engineering approaches to address challenges in microbiome data for optimal medical decision-making
• Title（参考訳）: 医療意思決定におけるマイクロバイオームデータの課題へのデータ工学的アプローチの適用
• Authors: Isha Thombre, Pavan Kumar Perepu, Shyam Kumar Sudhakar
• Abstract要約: この研究は、マイクロバイオームのデータセットに固有の問題に対処し、パーソナライズされた医療を提供するのに非常に有益である可能性がある。 この研究で使用されたプロトタイプは、マイクロバイオームのデータセットに固有の問題に対処し、パーソナライズされた医療を提供するのに非常に有益である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The human gut microbiota is known to contribute to numerous physiological functions of the body and also implicated in a myriad of pathological conditions. Prolific research work in the past few decades have yielded valuable information regarding the relative taxonomic distribution of gut microbiota. Unfortunately, the microbiome data suffers from class imbalance and high dimensionality issues that must be addressed. In this study, we have implemented data engineering algorithms to address the above-mentioned issues inherent to microbiome data. Four standard machine learning classifiers (logistic regression (LR), support vector machines (SVM), random forests (RF), and extreme gradient boosting (XGB) decision trees) were implemented on a previously published dataset. The issue of class imbalance and high dimensionality of the data was addressed through synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and principal component analysis (PCA). Our results indicate that ensemble classifiers (RF and XGB decision trees) exhibit superior classification accuracy in predicting the host phenotype. The application of PCA significantly reduced testing time while maintaining high classification accuracy. The highest classification accuracy was obtained at the levels of species for most classifiers. The prototype employed in the study addresses the issues inherent to microbiome datasets and could be highly beneficial for providing personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: ヒトの腸内微生物は、身体の多くの生理機能に寄与し、また無数の病態に関係していることが知られている。 過去数十年にわたる多作な研究は、腸内微生物の相対的分類学的分布に関する貴重な情報をもたらした。 残念ながら、マイクロバイオームデータはクラス不均衡と対処しなければならない高次元の問題に悩まされている。 本研究では,マイクロバイオームデータ固有の問題に対処するために,データ工学アルゴリズムを実装した。 4つの標準機械学習分類器(論理回帰(LR)、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト(RF)、極端な勾配向上(XGB)決定木)が、以前に公開されたデータセット上に実装された。 データのクラス不均衡と高次元性の問題は、合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)と主成分分析(PCA)によって解決された。 以上の結果から,エンサンブル分類器 (RF, XGB決定木) はホスト表現型の予測に優れた分類精度を示した。 PCAの応用は高い分類精度を維持しながら試験時間を著しく短縮した。 最も高い分類精度は,ほとんどの分類器の種レベルで得られた。 この研究で使用されたプロトタイプは、マイクロバイオームのデータセットに固有の問題に対処し、パーソナライズされた医療を提供するのに非常に有益である。

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