iBarcode.org: web-based molecular biodiversity analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DNA sequences have become a primary source of information in biodiversity analysis. For example, short standardized species-specific genomic regions, DNA barcodes, are being used as a global standard for species identification and biodiversity studies. Most DNA barcodes are being generated by laboratories that have an expertise in DNA sequencing but not in bioinformatics data analysis. Therefore, we have developed a web-based suite of tools to help the DNA barcode researchers analyze their vast datasets. RESULTS: Our web-based tools, available at http://www.ibarcode.org, allow the user to manage their barcode datasets, cull out non-unique sequences, identify haplotypes within a species, and examine the within- to between-species divergences. In addition, we provide a number of phylogenetics tools that will allow the user to manipulate phylogenetic trees generated by other popular programs. CONCLUSION: The use of a web-based portal for barcode analysis is convenient, especially since the WWW is inherently platform-neutral. Indeed, we have even taken care to ensure that our website is usable from handheld devices such as PDAs and smartphones. Although the current set of tools available at iBarcode.org were developed to meet our own analytic needs, we hope that feedback from users will spark the development of future tools. We also welcome user-built modules that can be incorporated into the iBarcode framework.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».