Chronological age estimation from human microbiomes with transformer-based Robust Principal Component Analysis
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Le résumé fourni par la source
Deep learning for microbiome analysis has shown potential for understanding microbial communities and human phenotypes. Here, we propose an approach, Transformer-based Robust Principal Component Analysis(TRPCA), which leverages the strengths of transformer architectures and interpretability of Robust Principal Component Analysis. To investigate benefits of TRPCA over conventional machine learning models, we benchmarked performance on age prediction from three body sites(skin, oral, gut), with 16S rRNA gene amplicon(16S) and whole-genome sequencing(WGS) data. We demonstrated prediction of age from longitudinal samples and combined classification and regression tasks via multi-task learning(MTL). TRPCA improves age prediction accuracy from human microbiome samples, achieving the largest reduction in Mean Absolute Error for WGS skin (MAE: 8.03, 28% reduction) and 16S skin (MAE: 5.09, 14% reduction) samples, compared to conventional approaches. Additionally, TRPCA's MTL approach achieves an accuracy of 89% for birth country prediction across 5 countries, while improving age prediction from WGS stool samples. Notably, TRPCA uncovers a link between subject and error prediction through residual analysis for paired samples across sequencing method (16S/WGS) and body site(oral/gut). These findings highlight TRPCA's utility in improving age prediction while maintaining feature-level interpretability, and elucidating connections between individuals and microbiomes.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Chronological age estimation from human microbiomes with transformer-based Robust Principal Component Analysis
- Date Crossref
- 06/08/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- 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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University of California San Diego Shu Chien-Gene Lay Department of Bioengineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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La Jolla Bioengineering Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Jacobs (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Ghent University Center for Microbial Ecology and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Finnish Institute for Health and Welfare pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute for Molecular Medicine Finland pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Turku Department of Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Danone (Netherlands) pays non établi dans la noticeEntreprise
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San Diego State University Bioinformatics and Medical Informatics Program pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jacobs School of Engineering Center for Microbiome Innovation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Dentistry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shu Chien-Gene Lay Department of Bioengineering — University of California San Diego, La Jolla Bioengineering Institute et Jacobs (United States), avec 9 autres affiliations.
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