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Enregistrement W2074909362 · doi:10.1186/1471-2105-12-303

Prototype semantic infrastructure for automated small molecule classification and annotation in lipidomics

2011· article· en· W2074909362 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 · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation FoundationCanarie
Mots-clésOntologyComputer scienceAnnotationService (business)Information retrievalSemantic WebWeb serviceWorld Wide WebLipidomicsBioinformaticsArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of high-throughput experimentation has led to astronomical growth in biologically relevant lipids and lipid derivatives identified, screened, and deposited in numerous online databases. Unfortunately, efforts to annotate, classify, and analyze these chemical entities have largely remained in the hands of human curators using manual or semi-automated protocols, leaving many novel entities unclassified. Since chemical function is often closely linked to structure, accurate structure-based classification and annotation of chemical entities is imperative to understanding their functionality. RESULTS: As part of an exploratory study, we have investigated the utility of semantic web technologies in automated chemical classification and annotation of lipids. Our prototype framework consists of two components: an ontology and a set of federated web services that operate upon it. The formal lipid ontology we use here extends a part of the LiPrO ontology and draws on the lipid hierarchy in the LIPID MAPS database, as well as literature-derived knowledge. The federated semantic web services that operate upon this ontology are deployed within the Semantic Annotation, Discovery, and Integration (SADI) framework. Structure-based lipid classification is enacted by two core services. Firstly, a structural annotation service detects and enumerates relevant functional groups for a specified chemical structure. A second service reasons over lipid ontology class descriptions using the attributes obtained from the annotation service and identifies the appropriate lipid classification. We extend the utility of these core services by combining them with additional SADI services that retrieve associations between lipids and proteins and identify publications related to specified lipid types. We analyze the performance of SADI-enabled eicosanoid classification relative to the LIPID MAPS classification and reflect on the contribution of our integrative methodology in the context of high-throughput lipidomics. CONCLUSIONS: Our prototype framework is capable of accurate automated classification of lipids and facile integration of lipid class information with additional data obtained with SADI web services. The potential of programming-free integration of external web services through the SADI framework offers an opportunity for development of powerful novel applications in lipidomics. We conclude that semantic web technologies can provide an accurate and versatile means of classification and annotation of lipids.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,228 · 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