Classification of Microbiome Data from Type 2 Diabetes Mellitus Individuals with Deep Learning Image Recognition
Rattachement africain : de, ua. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Microbiomic analysis of human gut samples is a beneficial tool to examine the general well-being and various health conditions. The balance of the intestinal flora is important to prevent chronic gut infections and adiposity, as well as pathological alterations connected to various diseases. The evaluation of microbiome data based on next-generation sequencing (NGS) is complex and their interpretation is often challenging and can be ambiguous. Therefore, we developed an innovative approach for the examination and classification of microbiomic data into healthy and diseased by visualizing the data as a radial heatmap in order to apply deep learning (DL) image classification. The differentiation between 674 healthy and 272 type 2 diabetes mellitus (T2D) samples was chosen as a proof of concept. The residual network with 50 layers (ResNet-50) image classification model was trained and optimized, providing discrimination with 96% accuracy. Samples from healthy persons were detected with a specificity of 97% and those from T2D individuals with a sensitivity of 92%. Image classification using DL of NGS microbiome data enables precise discrimination between healthy and diabetic individuals. In the future, this tool could enable classification of different diseases and imbalances of the gut microbiome and their causative genera.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Classification of Microbiome Data from Type 2 Diabetes Mellitus Individuals with Deep Learning Image Recognition
- Date Crossref
- 17/03/2023
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Technical University of Applied Sciences Wildau Division Molecular Biotechnology and Functional Genomics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Medizinische Hochschule Brandenburg Theodor Fontane pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kharkiv National University of Radio Electronics Department of Systems Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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V. N. Karazin Kharkiv National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute for Microbiology and Virology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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BIOMES NGS GmbH pays non établi dans la noticeEntreprise
Division Molecular Biotechnology and Functional Genomics — Technical University of Applied Sciences Wildau, Medizinische Hochschule Brandenburg Theodor Fontane et Department of Systems Engineering — Kharkiv National University of Radio Electronics, avec 3 autres affiliations.
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