Comparative analysis of organelle genomes, a biologist's view of computational challenges (abstract only)
Notice bibliographique
Résumé
With genomic data (generated by classical, functional, structural, proteo- and other `omic' approaches) accumulating at a stupendous rate, there is an ever increasing need for the development of new, more efficient and more sensitive computational methods. To highlight aspects of our computational needs, we will present results that emerged from the comparative genome analysis of mitochondria. Having originated from an alpha-proteobacterial endosymbiont, these eukaryotic organelles contain small and extremely variable genomes, and are thus perfect model systems for the much more complex eubacterial and archaeal genomes. We are currently in vestigating mitochondrial DNAs (mtDNAs) in a lineage of unicellular, primitive protistan eukaryotes, the jakobids, with the aim to understand the evolution of mitochondrial genomes, genes and their regulation. Because these organisms are difficult to grow, biochemical approaches aimed at understanding gene regulation are laborious, thus it is possible to capitalize considerably from predictions on genome and gene organization, and regulatory elements. Contrary to approaches in which molecular data (gene order, sequence similarities) are used to infer the phylogenetic relationships among a group of organism, we know their phylogeny and employ this information to identify and model more or less conserved genetic elements and structural RNA genes that are difficult to spot by conventional methods, in a phylogenetic-comparative approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».