NIPS workshop on New Problems and Methods in Computational Biology
Notice bibliographique
Résumé
The field of computational biology has seen dramatic growth over the past few years, both in terms of available data, scientific questions and challenges for learning and inference. These new types of scientific and clinical problems require the development of novel supervised and unsupervised learning approaches. In particular, the field is characterized by a diversity of heterogeneous data. The human genome sequence is accompanied by real-valued gene expression data, functional annotation of genes, genotyping information, a graph of interacting proteins, a set of equations describing the dynamics of a system, localization of proteins in a cell, a phylogenetic tree relating species, natural language text in the form of papers describing experiments, partial models that provide priors, and numerous other data sources. This supplementary issue consists of seven peer-reviewed papers based on the NIPS Workshop on New Problems and Methods in Computational Biology held at Whistler, British Columbia, Canada on December 8, 2006. The Neural Information Processing Systems Conference is the premier scientific meeting on neural computation, with session topics spanning artificial intelligence, learning theory, neuroscience, etc. The goal of this workshop was to present emerging problems and machine learning techniques in computational biology, with a particular emphasis on methods for computational learning from heterogeneous data. We received 37 extended abstract submissions, from which 13 were selected for oral presentation. The current supplement contains seven papers based on a subset of the 13 extended abstracts. Submitted manuscripts were rigorously reviewed by at least two referees. The quality of each paper was evaluated with respect to its contribution to biology as well as the novelty of the machine learning methods employed.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,014 |
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 ».