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Enregistrement W1954100204 · doi:10.12688/f1000research.6924.1

The khmer software package: enabling efficient nucleotide sequence analysis

2015· preprint· en· W1954100204 sur OpenAlexaff
Michael R. Crusoe, Hussien F. Alameldin, Sherine Awad, Elmar Boucher, Adam Caldwell, Reed A. Cartwright, Amanda Charbonneau, Bede Constantinides, Greg Edvenson, Scott Fay, Jacob Fenton, Thomas Fenzl, Jordan Fish, Leonor García-Gutierrez, Phillip Garland, Jonathan Gluck, Iván González, Sarah Guermond, Jiarong Guo, Aditi Gupta, Joshua R. Herr, Adina Howe, Alex Hyer, Andreas Härpfer, Luiz Irber, Rhys Kidd, David Lin, Justin Lippi, Tamer Mansour, Pamela McA'Nulty, Eric McDonald, Jessica E. Mizzi, Kevin Murray, Joshua Nahum, Kaben Nanlohy, Alexander J. Nederbragt, Humberto Ortiz‐Zuazaga, Jeramia Ory, Jason Pell, Charles Pepe‐Ranney, Zachary N. Russ, Erich M. Schwarz, Camille Scott, Josiah Seaman, Scott Sievert, Jared T. Simpson, Connor T. Skennerton, James S. Spencer, S. Ramakrishnan, Daniel Standage, James A. Stapleton, Susan R. Steinman, J.J. Stein, Benjamin Taylor, Will Trimble, Heather L. Wiencko, Michael Wright, Brian Wyss, Qingpeng Zhang, en zyme, C. Titus Brown

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthU.S. Department of AgricultureCalifornia Institute of TechnologyGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésDe Bruijn sequencePython (programming language)De Bruijn graphComputer scienceSoftwareSoftware packageProgramming languageGraphBiologyTheoretical computer scienceDiscrete mathematicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The khmer package is a freely available software library for working efficiently with fixed length DNA words, or k-mers. khmer provides implementations of a probabilistic k-mer counting data structure, a compressible De Bruijn graph representation, De Bruijn graph partitioning, and digital normalization. khmer is implemented in C++ and Python, and is freely available under the BSD license at https://github.com/dib-lab/khmer/.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,155

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,283 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations424
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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