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Enregistrement W2042259764 · doi:10.1038/ng0604-543

A public gene trap resource for mouse functional genomics

2004· letter· en· W2042259764 sur OpenAlexafffund
Tony Cox, William C. Skarnes, Harald von Melchner, Wolfgang Wurst, Geoffrey G. Hicks, Stephen G. Young, Bruce R. Conklin, Patricia Ruíz, Philippe Soriano, Marc Tessier‐Lavigne, William L. Stanford, Janet Rossant

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoWellcome Trust
Mots-clésBiologyGenBankGenomeGeneGeneticsFunctional genomicsGenomic libraryGenomicsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene trapping is a high-throughput approach that can be used to introduce insertional mutations across the genome in mouse embryonic stem (ES) cells. Gene trap vectors simultaneously mutate and report the expression of the endogenous gene at the site of insertion and provide a DNA tag for the rapid identification of the disrupted gene. The generation of mutant mice from a large collection of ES cell lines carrying gene trap insertions could be applied to large-scale functional analysis of the ∼ 30,000 mammalian genes. The overall impact of gene trap resources will rest on the fraction of the genome that is accessible with this technology, the efficiency relative to other competing technologies and the availability of such a resource to the academic community. Lexicon Genetics, a US-based biotechnology company, was the first to implement a genome-wide gene trapping program 1 and has developed OmniBank ( http://www.lexicon-genetics.com ), the largest library of mutant ES cell lines. A parallel effort was initiated in the public domain by several academic groups in the International Gene Trap Consortium (IGTC; http://www.igtc.ca ). The recent release of OmniBank sequence tags to GenBank 2 has made it possible to compare the size and efficiency of the existing gene trap libraries.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,066

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations212
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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