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Enregistrement W1680689267 · doi:10.1186/s13100-015-0044-6

A call for benchmarking transposable element annotation methods

2015· article· en· W1680689267 sur OpenAlexafffund
Douglas R. Hoen, Glenn Hickey, Guillaume Bourque, Josep Casacuberta, Richard Cordaux, Cédric Feschotte, Anna-Sophie Fiston-Lavier, Aurélie Hua‐Van, Robert Hubley, Aurélie Kapusta, Emmanuelle Lerat, Florian Maumus, David D. Pollock, Hadi Quesneville, Arian F. A. Smit, Travis J. Wheeler, Thomas E. Bureau, Mathieu Blanchette

Notice bibliographique

RevueMobile DNA · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteGenome Canada
Mots-clésBenchmarkingAnnotationComputer scienceVariety (cybernetics)Transposable elementData scienceRange (aeronautics)Function (biology)GenomeData miningArtificial intelligenceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA derived from transposable elements (TEs) constitutes large parts of the genomes of complex eukaryotes, with major impacts not only on genomic research but also on how organisms evolve and function. Although a variety of methods and tools have been developed to detect and annotate TEs, there are as yet no standard benchmarks-that is, no standard way to measure or compare their accuracy. This lack of accuracy assessment calls into question conclusions from a wide range of research that depends explicitly or implicitly on TE annotation. In the absence of standard benchmarks, toolmakers are impeded in improving their tools, annotators cannot properly assess which tools might best suit their needs, and downstream researchers cannot judge how accuracy limitations might impact their studies. We therefore propose that the TE research community create and adopt standard TE annotation benchmarks, and we call for other researchers to join the authors in making this long-overdue effort a success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,364
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,577
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3640,577
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0290,037
Science ouverte0,0180,017
Intégrité de la recherche0,0120,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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