MICROBIOME INTELLIGENCE · EJEMPLO SINTÉTICO
Una señal merece una segunda pregunta
Encontrar diferencias es solo el primer paso. Antes de proponer una hipótesis para revisión hay que examinar su magnitud, su estabilidad y los límites del diseño.
Del archivo al dossier reproducible
Este ejemplo contiene 60 muestras y 90 características sintéticas. El motor ejecuta un workflow Snakemake en contenedor y produce un informe, figuras vectoriales y tablas legibles por personas y por agentes.
El informe que se muestra es una ejecución congelada y verificable. Desde su espacio de trabajo puede cargar las mismas tablas y lanzar un trabajo nuevo con cómputo real.
Entrar y ejecutar mi análisisDescargar las tablas sintéticasAbrir el reporte científico completoFUENTE · nexalel-review-challenge.1729 · MÉTODO · R y Snakemake · CONFIANZA · validación de software · USO · demostración sintética
Verificando los datos del explorador…
Figuras para publicación · SVG y PDF
01 · Separar estructura y contexto
Compara la geometría CLR original con la residual tras el ajuste. Una separación visual no resuelve la confusión entre lote y grupo.
FUENTE · cohorte sintética .1729 · MÉTODO · estadística composicional descriptiva · CONFIANZA · prueba computacional · USO · investigación exploratoria
02 · Inspeccionar la comunidad completa
Atlas de los 24 géneros con mayor varianza, centrados por género y agrupados por similitud. La selección no depende de la significancia estadística.
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03 · Recorrer las relaciones entre muestras
Un árbol de expansión mínima conecta las muestras por distancia de Aitchison. Los enlaces describen similitud entre muestras y no deben leerse como interacciones microbianas.
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04 · Contrastar dos geometrías
Procrustes compara la representación CLR con la de Bray–Curtis. Los segmentos muestran dónde discrepan ambas representaciones; no demuestran que sean equivalentes.
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01 · Ver la comunidad desde varias escalas
La riqueza observada y los números de Hill distinguen presencia, equilibrio y dominancia. Describen esta cohorte y no responden a ninguna escala universal de salud.
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02 · Entender qué separa las muestras
La ordenación composicional resume las diferencias. Las contribuciones de cada género permiten inspeccionar qué estructura los ejes, sin convertir la separación en causalidad.
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03 · Hacer visibles los determinantes
Cada contribución puede rastrearse hasta una tabla exportable. El signo de un eje es una convención, y las cargas no son efectos clínicos.
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04 · Preguntar cuánto depende la señal del método
Doce especificaciones predefinidas varían prevalencia, pseudoconteo y ajuste por edad. Un taxón raro solo es elegible en ocho de ellas, y tanto el denominador como los resultados no estimables permanecen visibles.
FUENTE · cohorte sintética .1729 · MÉTODO · OLS CLR; BH por especificación · CONFIANZA · prueba computacional · USO · investigación exploratoria
El ejemplo introduce una confusión completa entre lote y grupo. Sin controles negativos, la contaminación no puede evaluarse. La estabilidad entre especificaciones no equivale a replicación ni demuestra validez clínica.
La evidencia continúa fuera del gráfico
Las salidas privadas incluyen TSV, JSON, JSONL, procedencia y hashes, además de SVG, PDF y PNG. Cada usuario consulta sus trabajos y descarga los resultados desde su propio espacio.
Inspeccionar el dossier JSONDescargar las especificaciones TSVVer procedencia y hashesEl portal actual recibe tablas de conteos. La entrada FASTQ 16S se prueba en el contenedor y todavía no se ofrece carga de FASTQ desde la web. Los resultados del piloto caducan a los siete días.