MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2081163014 · doi:10.1089/cmb.2008.0003

Linear Time Probabilistic Algorithms for the Singular Haplotype Reconstruction Problem from SNP Fragments

2008· article· en· W2081163014 sur OpenAlexaff
Zhixiang Chen, Bin Fu, Robert Schweller, Boting Yang, Zhiyu Zhao, Binhai Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicHaplotypeAlgorithmSNPProbabilistic analysis of algorithmsComputer scienceComputational biologyMathematicsBiologyGeneticsArtificial intelligenceSingle-nucleotide polymorphismGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we develop a probabilistic model to approach two realistic scenarios regarding the singular haplotype reconstruction problem--the incompleteness and inconsistency that occurred in the DNA sequencing process to generate the input haplotype fragments, and the common practice used to generate synthetic data in experimental algorithm studies. We design three algorithms in the model that can reconstruct the two unknown haplotypes from the given matrix of haplotype fragments with provable high probability and in linear time in the size of the input matrix. We also present experimental results that conform with the theoretical efficient performance of those algorithms. The software of our algorithms is available for public access and for real-time on-line demonstration.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations40
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Computational BiologyMême sujetGene expression and cancer classificationTravaux en français237 207