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Enregistrement W2020001055 · doi:10.12688/f1000research.4680.2

shinyMethyl: interactive quality control of Illumina 450k DNA methylation arrays in R

2014· preprint· en· W2020001055 sur OpenAlexfundno aff
Jean-Philippe Fortin, Elana J. Fertig, Kasper D. Hansen

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésBioconductorDNA methylationEpigenomeComputational biologyBiologyMethylationComputer scienceGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present shinyMethyl, a Bioconductor package for interactive quality control of DNA methylation data from Illumina 450k arrays. The package summarizes 450k experiments into small exportable R objects from which an interactive interface is launched. Reactive plots allow fast and intuitive quality control assessment of the samples. In addition, exploration of the phenotypic associations is possible through coloring and principal component analysis. Altogether, the package makes it easy to perform quality assessment of large-scale methylation datasets, such as epigenome-wide association studies or the datasets available through The Cancer Genome Atlas portal. The shinyMethyl package is implemented in R and available via Bioconductor. Its development repository is at https://github.com/jfortin1/shinyMethyl.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,064

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 GPT0,382
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations128
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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