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Enregistrement W2029921227 · doi:10.1093/bioinformatics/btl648

DataBiNS: a BioMoby-based data-mining workflow for biological pathways and non-synonymous SNPs

2007· article· en· W2029921227 sur OpenAlexafffund
Young Song, Edward Kawas, Benjamin M. Good, Mark D. Wilkinson, Scott J. Tebbutt

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésWorkflowComputer scienceIdentifierWeb serviceWorkflow management systemWorld Wide WebXMLData miningInformation retrievalDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: DataBiNS is a custom-designed BioMoby Web Service workflow that integrates non-synonymous coding single nucleotide polymorphisms (nsSNPs) data with structure/function and pathway data for the relevant protein. A KEGG Pathway Identifier representing a specific human biological pathway initializes the DataBiNS workflow. The workflow retrieves a list of publications, gene ontology annotations and nsSNP information for each gene involved in the biological pathway. Manual inspection of output data from several trial runs confirms that all expected information is appropriately retrieved by the workflow services. The use of an automated BioMoby workflow, rather than manual 'surfing', to retrieve the necessary data, significantly reduces the effort required for functional interpretation of SNP data, and thus encourages more speculative investigation. Moreover, the modular nature of the individual BioMoby Services enables fine-grained reusing of each service in other workflows, thus reducing the effort required to achieve similar investigations in the future. AVAILABILITY: The workflow is freely available as a Taverna SCUFL XML document at the iCAPTURE Centre web site, http://www.mrl.ubc.ca/who/who_bios_scott_tebbutt.shtml.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,009

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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