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Enregistrement W2072272271 · doi:10.1038/srep01802

InterMOD: integrated data and tools for the unification of model organism research

2013· article· en· W2072272271 sur OpenAlexaff
Julie Sullivan, Kalpana Karra, Sierra Moxon, Andrew Vallejos, Howie Motenko, J. D. Wong, J. Aleksić, Rama Balakrishnan, Gail Binkley, Todd Harris, Benjamin C. Hitz, Pushkala Jayaraman, Rachel Lyne, Steven B. Neuhauser, Christian Pich, Richard Smith, Quang M. Trinh, J. Michael Cherry, Joel E. Richardson, Lincoln Stein, Simon Twigger, Monte Westerfield, Elizabeth A. Worthey, Gos Micklem

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthWellcome Trust
Mots-clésModel organismOrganismDECIPHERComputational biologyData scienceConsistency (knowledge bases)Function (biology)UnificationBiologyComputer scienceGenomicsGenomeGeneBioinformaticsEvolutionary biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model organisms are widely used for understanding basic biology, and have significantly contributed to the study of human disease. In recent years, genomic analysis has provided extensive evidence of widespread conservation of gene sequence and function amongst eukaryotes, allowing insights from model organisms to help decipher gene function in a wider range of species. The InterMOD consortium is developing an infrastructure based around the InterMine data warehouse system to integrate genomic and functional data from a number of key model organisms, leading the way to improved cross-species research. So far including budding yeast, nematode worm, fruit fly, zebrafish, rat and mouse, the project has set up data warehouses, synchronized data models, and created analysis tools and links between data from different species. The project unites a number of major model organism databases, improving both the consistency and accessibility of comparative research, to the benefit of the wider scientific community.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,009

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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