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Enregistrement W2004237294 · doi:10.1145/1353343.1353423

OrthoCluster

2008· article· en· W2004237294 sur OpenAlexafffund
Xinghuo Zeng, Matthew J. Nesbitt, Jian Pei, Ke Wang, Ismael A. Vergara, Nansheng Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSFU Community Trust Endowment FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By comparing genomes among both closely and distally related species, comparative genomics analysis characterizes structures and functions of different genomes in both conserved and divergent regions. Synteny blocks, which are conserved blocks of genes on chromosomes of related species, play important roles in comparative genomics analysis. Although a few tools have been designed to identify synteny blocks, most of them cannot handle some challenging application requirements, particularly the strandedness of genes, gene inversions, gene duplications, and comparison of more than two genomes. We developed a data mining tool, Ortho-Cluster, which can handle all those challenges. It is publicly available at http://genome.sfu.ca/projects/orthocluster. OrthoCluster takes the annotated gene sets of candidate genomes and pairwise orthologous relationships as input and efficiently identifies the complete set of synteny blocks. In addition, OrthoCluster identifies four types of genome rearrangement events namely inversion, transposition, insertion/deletion, and reciprocal translocation. To be fleexible in various application scenarios, OrthoCluster comes with a systematic set of parameters such as the synteny block size, number of mismatches allowed, whether the strandedness is enforced, whether gene ordering is preserved. Furthermore, OrthoCluster can be used to identify segmental duplication in a genome. In this paper, we introduce the major technical ideas, and present some interesting findings using OrthoCluster.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,038

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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