TBestDB: a taxonomically broad database of expressed sequence tags (ESTs)
Notice bibliographique
Résumé
The TBestDB database contains approximately 370,000 clustered expressed sequence tag (EST) sequences from 49 organisms, covering a taxonomically broad range of poorly studied, mainly unicellular eukaryotes, and includes experimental information, consensus sequences, gene annotations and metabolic pathway predictions. Most of these ESTs have been generated by the Protist EST Program, a collaboration among six Canadian research groups. EST sequences are read from trace files up to a minimum quality cut-off, vector and linker sequence is masked, and the ESTs are clustered using phrap. The resulting consensus sequences are automatically annotated by using the AutoFACT program. The datasets are automatically checked for clustering errors due to chimerism and potential cross-contamination between organisms, and suspect data are flagged in or removed from the database. Access to data deposited in TBestDB by individual users can be restricted to those users for a limited period. With this first report on TBestDB, we open the database to the research community for free processing, annotation, interspecies comparisons and GenBank submission of EST data generated in individual laboratories. For instructions on submission to TBestDB, contact tbestdb@bch.umontreal.ca. The database can be queried at http://tbestdb.bcm.umontreal.ca/.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».