Refine
Year of publication
- 2023 (13) (remove)
Document Type
- Article (9)
- Part of a Book (3)
- Postprint (1)
Is part of the Bibliography
- yes (13) (remove)
Keywords
- Pipistrellus nathusii (2)
- acoustic communication (2)
- animal migration (2)
- bats (2)
- eavesdropping (2)
- echolocation (2)
- phonotaxis (2)
- playback (2)
- COVID-19 (1)
- Contamination (1)
Nicht erst seit Covid-19 sind die Wissens- und Kommunikationslücken sowie die Hierarchie zwischen Ärzt*innen und Patient*innen offensichtlich. Zusätzlich befinden sich kranke Menschen sowohl aufgrund ihrer Krankheit als auch aufgrund ihrer Abhängigkeit vom Gesundheitswesen in einer besonders verletzlichen Lage; Patient*innen sind ein paradigmatisches Beispiel für fragile epistemische Subjekte. Im vorliegenden Text wird zunächst skizziert inwieweit Patient*innen fragile epistemische Subjekte sind und welche Formen testimonialer und hermeneutischer Ungerechtigkeit im Gesundheitswesen besonders zum Tragen kommen. Danach wird ein besonderes Augenmerk auf die Idee gelegt, dass sogenannte „pathozentrische epistemische Ungerechtigkeiten“ durch bestimmte theoretische Vorstellungen von Gesundheit untermauert und reproduziert werden. Hierbei soll schlussendlich untersucht werden, inwieweit dieses Problem durch technische Mittel in der Medizin verstärkt oder geschwächt werden kann; so reproduzieren Algorithmen beispielsweise die vorhandenen Vorstellungen und Praktiken.
Background:
Contamination detection is a important step that should be carefully considered in early stages when designing and performing microbiome studies to avoid biased outcomes. Detecting and removing true contaminants is challenging, especially in low-biomass samples or in studies lacking proper controls. Interactive visualizations and analysis platforms are crucial to better guide this step, to help to identify and detect noisy patterns that could potentially be contamination. Additionally, external evidence, like aggregation of several contamination detection methods and the use of common contaminants reported in the literature, could help to discover and mitigate contamination.
Results:
We propose GRIMER, a tool that performs automated analyses and generates a portable and interactive dashboard integrating annotation, taxonomy, and metadata. It unifies several sources of evidence to help detect contamination. GRIMER is independent of quantification methods and directly analyzes contingency tables to create an interactive and offline report. Reports can be created in seconds and are accessible for nonspecialists, providing an intuitive set of charts to explore data distribution among observations and samples and its connections with external sources. Further, we compiled and used an extensive list of possible external contaminant taxa and common contaminants with 210 genera and 627 species reported in 22 published articles.
Conclusion:
GRIMER enables visual data exploration and analysis, supporting contamination detection in microbiome studies. The tool and data presented are open source and available at https://gitlab.com/dacs-hpi/grimer.