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Enregistrement W2037382435 · doi:10.1186/1471-213x-8-92

An ontology for Xenopus anatomy and development

2008· article· en· W2037382435 sur OpenAlexafffund
Erik Segerdell, Jeff B. Bowes, Nicolas Pollet, Peter D. Vize

Notice bibliographique

RevueBMC Developmental Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAlberta Heritage Foundation for Medical Research
Mots-clésXenopusBiologyOntologyModel organismComputational biologyControlled vocabularyBioinformaticsComputer scienceGeneInformation retrievalGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The frogs Xenopus laevis and Xenopus (Silurana) tropicalis are model systems that have produced a wealth of genetic, genomic, and developmental information. Xenbase is a model organism database that provides centralized access to this information, including gene function data from high-throughput screens and the scientific literature. A controlled, structured vocabulary for Xenopus anatomy and development is essential for organizing these data. RESULTS: We have constructed a Xenopus anatomical ontology that represents the lineage of tissues and the timing of their development. We have classified many anatomical features in a common framework that has been adopted by several model organism database communities. The ontology is available for download at the Open Biomedical Ontologies Foundry http://obofoundry.org. CONCLUSION: The Xenopus Anatomical Ontology will be used to annotate Xenopus gene expression patterns and mutant and morphant phenotypes. Its robust developmental map will enable powerful database searches and data analyses. We encourage community recommendations for updates and improvements to the ontology.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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