Progress and challenges in the computational prediction of gene function using networks
Notice bibliographique
Résumé
In this opinion piece, we attempt to unify recent arguments we have made that serious confounds affect the use of network data to predict and characterize gene function. The development of computational approaches to determine gene function is a major strand of computational genomics research. However, progress beyond using BLAST to transfer annotations has been surprisingly slow. We have previously argued that a large part of the reported success in using "guilt by association" in network data is due to the tendency of methods to simply assign new functions to already well-annotated genes. While such predictions will tend to be correct, they are generic; it is true, but not very helpful, that a gene with many functions is more likely to have any function. We have also presented evidence that much of the remaining performance in cross-validation cannot be usefully generalized to new predictions, making progressive improvement in analysis difficult to engineer. Here we summarize our findings about how these problems will affect network analysis, discuss some ongoing responses within the field to these issues, and consolidate some recommendations and speculation, which we hope will modestly increase the reliability and specificity of gene function prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».