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Enregistrement W1973260309 · doi:10.1089/cmb.2011.0083

Consistency of Sequence-Based Gene Clusters

2011· article· en· W1973260309 sur OpenAlexafffund
Roland Wittler, Ján Maňuch, Murray Patterson, Jens Stoye

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenome Rearrangement Algorithms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGenomeGene clusterGenePhylogenetic treeConsistency (knowledge bases)BiologyComputational biologyPermutation (music)GenomicsSequence (biology)Phylogenetic networkGene predictionSet (abstract data type)Comparative genomicsGeneticsComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In comparative genomics, differences or similarities of gene orders are determined to predict functional relations of genes or phylogenetic relations of genomes. For this purpose, various combinatorial models can be used to specify gene clusters--groups of genes that are co-located in a set of genomes. Several approaches have been proposed to reconstruct putative ancestral gene clusters based on the gene order of contemporary species. One prevalent and natural reconstruction criterion is consistency: For a set of reconstructed gene clusters, there should exist a gene order that comprises all given clusters. For permutation-based gene cluster models, efficient methods exist to verify this condition. In this article, we discuss the consistency problem for different gene cluster models on sequences with restricted gene multiplicities. Our results range from linear-time algorithms for the simple model of adjacencies to NP-completeness proofs for more complex models like common intervals.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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