Harvesting the Genome's Bounty: Integrative Genomics
Notice bibliographique
Résumé
In this post-genomic era, we face the daunting challengeof assigning function to tens of thousands of uncharacterized open reading frames. Furthermore, the physical andfunctional connections between gene products must beelucidated if we are to understand how the linear DNA sequence encodes dynamic cellular function. An unexpectedresult of the Human Genome Project is the low number ofpredicted human genes, roughly fivefold more than in single-celled yeasts and approximately double that in flies orworms (Lander et al. 2001; Venter et al. 2001). Increasedconnectivity between this relatively constant number ofgenes may underlie the massive increase in system-levelcomplexity that distinguishes yeast from humans.Genome-wide approaches to discovery of gene functionnow include systematic analysis of genetic interactions,protein interactions, genome-wide expression profiles, andmutant phenotypes. More than any single approach, eachof which is subject to caveats in interpretation and reproducibility, the intersection of orthogonal genome-scaledata sets provides a robust means to interrogate gene function. Here, we summarize advanced genome-scale methods for biological discovery in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae, many of which will be transportable tointerrogation of human gene function...
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,010 |
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.
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 ».