Xeml Lab: a tool that supports the design of experiments at a graphical interface and generates computer‐readable metadata files, which capture information about genotypes, growth conditions, environmental perturbations and sampling strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Data mining depends on the ability to access machine-readable metadata that describe genotypes, environmental conditions, and sampling times and strategy. This article presents Xeml Lab. The Xeml Interactive Designer provides an interactive graphical interface at which complex experiments can be designed, and concomitantly generates machine-readable metadata files. It uses a new eXtensible Mark-up Language (XML)-derived dialect termed XEML. Xeml Lab includes a new ontology for environmental conditions, called Xeml Environment Ontology. However, to provide versatility, it is designed to be generic and also accepts other commonly used ontology formats, including OBO and OWL. A review summarizing important environmental conditions that need to be controlled, monitored and captured as metadata is posted in a Wiki (http://www.codeplex.com/XeO) to promote community discussion. The usefulness of Xeml Lab is illustrated by two meta-analyses of a large set of experiments that were performed with Arabidopsis thaliana during 5 years. The first reveals sources of noise that affect measurements of metabolite levels and enzyme activities. The second shows that Arabidopsis maintains remarkably stable levels of sugars and amino acids across a wide range of photoperiod treatments, and that adjustment of starch turnover and the leaf protein content contribute to this metabolic homeostasis.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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