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Enregistrement W2019801716 · doi:10.1093/nar/gkp667

SubpathwayMiner: a software package for flexible identification of pathways

2009· article· en· W2019801716 sur OpenAlexaff
Chunquan Li, Xin Li, Yandong Miao, Qian Wang, Wei Jiang, Chun Xu, Jing Li, Junwei Han, Fengyu Zhang, Binsheng Gong, Lang Xu

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational High-tech Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésUniProtBiologyKEGGComputational biologyIdentification (biology)GeneIdentifierEnsemblBioinformaticsComputer scienceGenomeGeneticsGenomicsGene ontologyGene expressionProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of high-throughput experimental techniques such as microarray, mass spectrometry and large-scale mutagenesis, there is an increasing need to automatically annotate gene sets and identify the involved pathways. Although many pathway analysis tools are developed, new tools are still needed to meet the requirements for flexible or advanced analysis purpose. Here, we developed an R-based software package (SubpathwayMiner) for flexible pathway identification. SubpathwayMiner facilitates sub-pathway identification of metabolic pathways by using pathway structure information. Additionally, SubpathwayMiner also provides more flexibility in annotating gene sets and identifying the involved pathways (entire pathways and sub-pathways): (i) SubpathwayMiner is able to provide the most up-to-date pathway analysis results for users; (ii) SubpathwayMiner supports multiple species ( approximately 100 eukaryotes, 714 bacteria and 52 Archaea) and different gene identifiers (Entrez Gene IDs, NCBI-gi IDs, UniProt IDs, PDB IDs, etc.) in the KEGG GENE database; (iii) the system is quite efficient in cooperating with other R-based tools in biology. SubpathwayMiner is freely available at http://cran.r-project.org/web/packages/SubpathwayMiner/.

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)0,004
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,021

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations215
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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