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Enregistrement W2074993099 · doi:10.1089/10665270152530818

On Combinatorial DNA Word Design

2001· article· en· W2074993099 sur OpenAlexaff
Amit Marathe, Anne Condon, Robert M. Corn

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlphabetWord (group theory)DNA computingCombinatoricsHeuristicCode (set theory)Discrete mathematicsComputer scienceCoding (social sciences)Dynamic programmingConstraint (computer-aided design)Complement (music)AlgorithmMathematicsComputationBiologyGeneticsSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of designing DNA codes, namely sets of equi-length words over the alphabet [A, C, G, T] that satisfy certain combinatorial constraints. This problem is motivated by the task of reliably storing and retrieving information in synthetic DNA strands for use in DNA computing or as molecular bar codes in chemical libraries. The primary constraints that we consider, defined with respect to a parameter d, are as follows: for every pair of words w, x in a code, there are at least d mismatches between w and x if w not equal x and also between the reverse of w and the Watson-Crick complement of x. Extending classical results from coding theory, we present several upper and lower bounds on the maximum size of such DNA codes and give methods for constructing such codes. An additional constraint that is relevant to the design of DNA codes is that the free energies and enthalpies of the code words, and thus the melting temperatures, be similar. We describe dynamic programming algorithms that can (a) calculate the total number of words of length n whose free energy value, as approximated by a formula of Breslauer et al. (1986) falls in a given range, and (b) output a random such word. These algorithms are intended for use in heuristic algorithms for constructing DNA codes.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations236
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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