GeneComber: combining outputs of gene prediction programs for improved results
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We recently demonstrated that combining the output from Genscan and HMMgene can provide increased accuracy of gene predictions. We have created a robust software system that runs algorithms previously described on DNA sequences and provides a public web interface to the system for use by the biological community worldwide. The GeneComber system performs ab initio gene prediction by first taking a user inputted DNA sequence and running Genscan and HMMgene. The outputs of Genscan and HMMgene are then integrated using the EUI, GI and EUI_frame algorithms. All results are then stored into a relational database management system (RDBMS) and can then be retrieved through a web interface. The web interface provides a unified view of the GeneComber predictions by graphically overlaying outputs from Genscan, HMMgene, EUI, GI and EUI_frame. Outputs can also be retrieved in general feature format (GFF) or FASTA format. The software is written in the Perl programming language and is both dependent on and interoperable with the Bioperl toolkit. It includes high-level application programming interfaces (APIs) to run Genscan, HMMgene and a database API to insert prediction results into an RDBMS. The APIs are assembled into the genecomber script which is executed by the web interface or can be run directly from the Unix command line. The web interface is written in PHP and is structured so as to be easily modified for viewing data from any database that stores gene structures. AVAILABILITY: The GeneComber public web interface and supplementary information is located at http://bioinformatics.ubc.ca/genecomber The source code is released under the GNU General Public License and is available at ftp://ftp.bioinformatics.ubc.ca/pub/genecomber/software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».