MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068545077 · doi:10.1186/1471-2164-10-s3-s7

Development of a database system for mapping insertional mutations onto the mouse genome with large-scale experimental data

2009· article· en· W2068545077 sur OpenAlexfundno aff
Wenwei Yang, Ke Jin, Xing Xie, Dongsheng Li, JiGang Yang, Li Wang, Ning Gu, Yang Zhong, Ling Sun

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityShanghai Leading Academic Discipline ProjectUniversity of Toronto
Mots-clésInsertional mutagenesisComputational biologyBiologyMutagenesisComputer scienceGenomeGeneticsMutationDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insertional mutagenesis is an effective method for functional genomic studies in various organisms. It can rapidly generate easily tractable mutations. A large-scale insertional mutagenesis with the piggyBac (PB) transposon is currently performed in mice at the Institute of Developmental Biology and Molecular Medicine (IDM), Fudan University in Shanghai, China. This project is carried out via collaborations among multiple groups overseeing interconnected experimental steps and generates a large volume of experimental data continuously. Therefore, the project calls for an efficient database system for recording, management, statistical analysis, and information exchange. RESULTS: This paper presents a database application called MP-PBmice (insertional mutation mapping system of PB Mutagenesis Information Center), which is developed to serve the on-going large-scale PB insertional mutagenesis project. A lightweight enterprise-level development framework Struts-Spring-Hibernate is used here to ensure constructive and flexible support to the application. The MP-PBmice database system has three major features: strict access-control, efficient workflow control, and good expandability. It supports the collaboration among different groups that enter data and exchange information on daily basis, and is capable of providing real time progress reports for the whole project. MP-PBmice can be easily adapted for other large-scale insertional mutation mapping projects and the source code of this software is freely available at http://www.idmshanghai.cn/PBmice. CONCLUSION: MP-PBmice is a web-based application for large-scale insertional mutation mapping onto the mouse genome, implemented with the widely used framework Struts-Spring-Hibernate. This system is already in use by the on-going genome-wide PB insertional mutation mapping project at IDM, Fudan University.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GenomicsMême sujetGenetic Mapping and Diversity in Plants and AnimalsTravaux en français237 207