| Titel: |
| Machine learning classification of microbial community compositions to predict anthropogenic
pollutants in the Baltic Sea |
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| Beteiligte Personen: |
| René Janßen[VerfasserIn] |
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0000-0002-0605-6860 |
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1225131375 |
| Matthias Labrenz[AkademischeR BetreuerIn] |
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13682028X |
| Rudolf Amann[AkademischeR BetreuerIn] |
| Alexander Probst[AkademischeR BetreuerIn] |
| Stephen Techtmann[AkademischeR BetreuerIn] |
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| Beteiligte Körperschaften: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät[Grad-verleihende Institution] |
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2147083-2 |
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| Zusammenfassung: |
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Microbial communities react rapidly and specifically to changing environments, indicating
distinct microbial fingerprints for a given environmental state. Machine learning
with community data predicted the Baltic Sea-detected pollutants glyphosate and 2,4,6-trinitrotoluene,
using the developed R package “phyloseq2ML”. Predictions by Random Forest and Artificial
Neural Network were accurate. Relevant taxa were identified. The interpretability
of machine learning models was found of particular importance. Microbial communities
predicted even minor influencing factors in complex environments.
[Englisch] |
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Mikrobielle Gemeinschaften reagieren schnell und spezifisch auf sich ändernde Umgebungen
und können somit bestimmte Umweltzustände anzeigen. Maschinelles Lernen mit Gemeinschaftsdaten
sagte die Ostsee-präsenten Schadstoffe Glyphosat und 2,4,6-Trinitrotoluol voraus,
wobei das entwickelte R-Paket "phyloseq2ML" verwendet wurde. Die Vorhersagen durch
Random Forest und Artificial Neural Network waren genau. Relevante Taxa wurden identifiziert.
Die Interpretierbarkeit der Modelle erwies sich als essentiell. Mikrobielle Gemeinschaften
sagten selbst geringe Einflüsse in komplexen Umgebungen voraus.
[Deutsch] |
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| Dokumenttyp: |
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| Einrichtung: |
| Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
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| Sprache: |
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| Sachgruppe der DNB: |
| 004 Informatik |
| 570 Biowissenschaften, Biologie |
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Veröffentlichung /
Entstehung: |
Rostock
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Rostock: Universität Rostock
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2020
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| Verantwortlichkeitsangabe: |
| vorgelegt von René Janßen |
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| Anmerkungen: |
| Enthält Zeitschriftenartikel |
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| Identifikatoren: |
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| Zugang: |
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frei zugänglich (Open Access)
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| Lizenz/Rechtehinweis: |
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| RosDok-ID: |
rosdok_disshab_0000002432 |
| erstellt / geändert am: |
15.01.2021 / 08.08.2023
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| Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
Zugang
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