Differential network connectivity analysis for microbiome data adjusted for clinical covariates using jackknife pseudo-values

Ahn, Seungjun; Datta, Somnath

doi:10.1186/s12859-024-05689-7

Table 1 The simulation results for the case when the network structure depends on age covariate

From: Differential network connectivity analysis for microbiome data adjusted for clinical covariates using jackknife pseudo-values

p	n	\(\varvec{\delta} _{1}\)	\(\varvec{\delta} _{2}\)	Precision			Recall			F1			Accuracy
p	n	\(\varvec{\delta} _{1}\)	\(\varvec{\delta} _{2}\)	SOHPIE	NetCoMi	MDiNE	SOHPIE	NetCoMi	MDiNE	SOHPIE	NetCoMi	MDiNE	SOHPIE	NetCoMi	MDiNE
20	20	0.05	0.05	0.26	0.28	0.36	0.69	0.25	0.01	0.39	0.35	0.31	0.42	0.06	0.75
		0.05	0.10	0.36	0.37	0.49	0.69	0.26	0.01	0.45	0.37	0.30	0.45	0.09	0.65
		0.05	0.20	0.52	0.51	0.39	0.69	0.24	0.01	0.57	0.36	0.24	0.51	0.12	0.49
		0.10	0.05	0.36	0.36	0.44	0.70	0.23	0.01	0.46	0.35	0.32	0.45	0.08	0.65
		0.10	0.10	0.42	0.42	0.42	0.69	0.25	0.01	0.51	0.37	0.25	0.47	0.11	0.58
		0.10	0.20	0.54	0.54	0.43	0.70	0.24	0.01	0.59	0.38	0.28	0.52	0.13	0.46
		0.20	0.05	0.50	0.51	0.48	0.69	0.25	0.01	0.56	0.38	0.25	0.51	0.12	0.50
		0.20	0.10	0.53	0.54	0.45	0.70	0.26	0.01	0.58	0.38	0.20	0.52	0.14	0.47
		0.20	0.20	0.60	0.58	0.42	0.70	0.24	0.01	0.62	0.38	0.18	0.54	0.14	0.41
	50	0.05	0.05	0.25	0.27	0.35	0.82	0.53	0.12	0.39	0.37	0.34	0.34	0.13	0.72
		0.05	0.10	0.35	0.37	0.42	0.84	0.58	0.10	0.49	0.44	0.30	0.41	0.20	0.63
		0.05	0.20	0.50	0.52	0.50	0.84	0.63	0.10	0.61	0.54	0.26	0.50	0.31	0.50
		0.10	0.05	0.35	0.37	0.42	0.83	0.58	0.11	0.49	0.44	0.30	0.40	0.20	0.63
		0.10	0.10	0.41	0.43	0.44	0.83	0.62	0.11	0.54	0.48	0.29	0.44	0.25	0.57
		0.10	0.20	0.53	0.55	0.57	0.84	0.64	0.12	0.64	0.56	0.28	0.52	0.34	0.47
		0.20	0.05	0.51	0.52	0.49	0.84	0.61	0.10	0.62	0.54	0.27	0.51	0.31	0.49
		0.20	0.10	0.54	0.55	0.54	0.83	0.64	0.11	0.64	0.57	0.27	0.52	0.35	0.47
		0.20	0.20	0.59	0.59	0.58	0.84	0.69	0.12	0.68	0.61	0.27	0.56	0.40	0.43
	200	0.05	0.05	0.26	0.27	0.26	0.93	0.63	0.45	0.41	0.38	0.35	0.29	0.16	0.52
		0.05	0.10	0.35	0.37	0.35	0.94	0.68	0.45	0.50	0.46	0.38	0.37	0.24	0.51
		0.05	0.20	0.51	0.52	0.50	0.94	0.74	0.48	0.65	0.58	0.47	0.51	0.37	0.49
		0.10	0.05	0.35	0.36	0.35	0.94	0.67	0.46	0.50	0.45	0.40	0.37	0.23	0.51
		0.10	0.10	0.41	0.43	0.40	0.94	0.74	0.48	0.56	0.52	0.43	0.42	0.30	0.50
		0.10	0.20	0.54	0.55	0.53	0.93	0.78	0.50	0.67	0.62	0.49	0.53	0.42	0.50
		0.20	0.05	0.50	0.52	0.48	0.94	0.72	0.48	0.64	0.58	0.46	0.50	0.36	0.49
		0.20	0.10	0.53	0.54	0.54	0.93	0.76	0.51	0.67	0.61	0.51	0.53	0.41	0.51
		0.20	0.20	0.58	0.59	0.56	0.93	0.81	0.52	0.71	0.66	0.52	0.57	0.48	0.49
	500	0.05	0.05	0.25	0.27	0.24	0.96	0.73	0.69	0.41	0.40	0.36	0.27	0.18	0.38
		0.05	0.10	0.35	0.37	0.35	0.97	0.78	0.75	0.51	0.48	0.47	0.36	0.28	0.42
		0.05	0.20	0.51	0.52	0.48	0.96	0.82	0.76	0.65	0.61	0.57	0.51	0.42	0.48
		0.10	0.05	0.34	0.35	0.35	0.96	0.76	0.71	0.50	0.46	0.45	0.35	0.26	0.43
		0.10	0.10	0.42	0.43	0.42	0.97	0.80	0.74	0.57	0.53	0.52	0.42	0.33	0.46
		0.10	0.20	0.53	0.54	0.51	0.96	0.85	0.79	0.67	0.64	0.60	0.53	0.45	0.50
		0.20	0.05	0.50	0.51	0.49	0.96	0.82	0.78	0.65	0.61	0.59	0.50	0.41	0.50
		0.20	0.10	0.53	0.54	0.52	0.97	0.86	0.76	0.67	0.64	0.60	0.53	0.46	0.51
		0.20	0.20	0.59	0.59	0.58	0.96	0.88	0.83	0.72	0.68	0.66	0.58	0.51	0.56

The binary group variable in the multivariable regression model (continuous age and binary group) using pseudo-value approach is compared with NetCoMi and MDiNE with 1000 replicates. A random network with network size \(p=20\) is generated at each simulation replicate. The best results are highlighted in boldface. The null case is when the effect sizes for each groups are equally adjusted

Back to article page

ISSN: 1471-2105

Contact us

General enquiries: journalsubmissions@springernature.com

BMC Bioinformatics

Contact us