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Enregistrement W2085814327 · doi:10.1186/1471-2164-13-202

Comparing thousands of circular genomes using the CGView Comparison Tool

2012· article· en· W2085814327 sur OpenAlexafffund
Jason R. Grant, Adriano S. Arantes, Paul Stothard

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Livestock and Meat Agency
Mots-clésGenomeBiologyVisualizationComputational biologyScripting languageSequence (biology)Variety (cybernetics)Computer scienceData miningGeneticsGeneArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continued sequencing efforts coupled with advances in sequencing technology will lead to the completion of a vast number of small genomes. Whole-genome comparisons represent an important part of the analysis of any new genome sequence, as they can provide a better understanding of the biology and evolution of the source organism. Visualization of the results is important, as it allows information from a variety of sources to be integrated and interpreted. However, existing graphical comparison tools lack features needed for efficiently comparing a new genome to hundreds or thousands of existing sequences. Moreover, existing tools are limited in terms of the types of comparisons that can be performed, the extent to which the output can be customized, and the ease with which the entire process can be automated. RESULTS: The CGView Comparison Tool (CCT) is a package for visually comparing bacterial, plasmid, chloroplast, or mitochondrial sequences of interest to existing genomes or sequence collections. The comparisons are conducted using BLAST, and the BLAST results are presented in the form of graphical maps that can also show sequence features, gene and protein names, COG (Clusters of Orthologous Groups of proteins) category assignments, and sequence composition characteristics. CCT can generate maps in a variety of sizes, including 400 Megapixel maps suitable for posters. Comparisons can be conducted within a particular species or genus, or all available genomes can be used. The entire map creation process, from downloading sequences to redrawing zoomed maps, can be completed easily using scripts included with the CCT. User-defined features or analysis results can be included on maps, and maps can be extensively customized. To simplify program setup, a CCT virtual machine that includes all dependencies preinstalled is available. Detailed tutorials illustrating the use of CCT are included with the CCT documentation. CONCLUSION: CCT can be used to visually compare a reference sequence to thousands of existing genomes or sequence collections (next-generation sequencing reads for example) on a standard desktop computer. It provides analysis and visualization functionality not available in any existing circular genome visualization tool. By visually presenting sequence conservation information along with functional classifications and sequence composition characteristics, CCT can be a useful tool for identifying rapidly evolving or novel sequences, horizontally transferred sequences, or unusual functional properties in newly sequenced genomes. CCT is freely available for download at http://stothard.afns.ualberta.ca/downloads/CCT/.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,010

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations314
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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