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Enregistrement W2068916031 · doi:10.1186/1471-2105-14-s3-s15

Characterizing the state of the art in the computational assignment of gene function: lessons from the first critical assessment of functional annotation (CAFA)

2013· article· en· W2068916031 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésAnnotationFunction (biology)Task (project management)Computer scienceSimilarity (geometry)Gene ontologyField (mathematics)Sequence (biology)Gene AnnotationComputational biologyArtificial intelligenceGeneBiologyGeneticsGenomeImage (mathematics)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assignment of gene function remains a difficult but important task in computational biology. The establishment of the first Critical Assessment of Functional Annotation (CAFA) was aimed at increasing progress in the field. We present an independent analysis of the results of CAFA, aimed at identifying challenges in assessment and at understanding trends in prediction performance. We found that well-accepted methods based on sequence similarity (i.e., BLAST) have a dominant effect. Many of the most informative predictions turned out to be either recovering existing knowledge about sequence similarity or were "post-dictions" already documented in the literature. These results indicate that deep challenges remain in even defining the task of function assignment, with a particular difficulty posed by the problem of defining function in a way that is not dependent on either flawed gold standards or the input data itself. In particular, we suggest that using the Gene Ontology (or other similar systematizations of function) as a gold standard is unlikely to be the way forward.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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