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Enregistrement W2024290096 · doi:10.1109/tvcg.2009.167

MizBee: A Multiscale Synteny Browser

2009· article· en· W2024290096 sur OpenAlexaff
Miriah Meyer, Tamara Munzner, Hanspeter Pfister

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyntenyComputer scienceVisualizationData visualizationComparative genomicsSimilarity (geometry)Data scienceAbstractionGenomicsHuman–computer interactionGenomeInformation retrievalData miningArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the field of comparative genomics, scientists seek to answer questions about evolution and genomic function by comparing the genomes of species to find regions of shared sequences. Conserved syntenic blocks are an important biological data abstraction for indicating regions of shared sequences. The goal of this work is to show multiple types of relationships at multiple scales in a way that is visually comprehensible in accordance with known perceptual principles. We present a task analysis for this domain where the fundamental questions asked by biologists can be understood by a characterization of relationships into the four types of proximity/location, size, orientation, and similarity/strength, and the four scales of genome, chromosome, block, and genomic feature. We also propose a new taxonomy of the design space for visually encoding conservation data. We present MizBee, a multiscale synteny browser with the unique property of providing interactive side-by-side views of the data across the range of scales supporting exploration of all of these relationship types. We conclude with case studies from two biologists who used MizBee to augment their previous automatic analysis work flow, providing anecdotal evidence about the efficacy oft he system for the visualization of syntenic data, the analysis of conservation relationships, and the communication of scientific insights.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations160
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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