MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109229530 · doi:10.1057/palgrave.ivs.9500055

GeneVis: Simulation and Visualization of Genetic Networks

2003· article· en· W2109229530 sur OpenAlexafffund
C. Baker, Sheelagh Carpendale, Przemysław Prusinkiewicz, Michael G. Surette

Notice bibliographique

RevueInformation Visualization · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research
Mots-clésRepresentation (politics)Computer scienceContext (archaeology)VisualizationProcess (computing)Theoretical computer scienceArtificial intelligenceBiologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GeneVis simulates genetic networks and visualizes the process of this simulation interactively, providing a visual environment for exploring the dynamics of genetic regulatory networks. The visualization environment supports several representational modes, which include: an individual protein representation, a protein concentration representation, and a network structure representation. The individual protein representation shows the activities of the individual proteins. The protein concentration representation illustrates the relative spread and concentrations of the different proteins in the simulation. The network structure representation depicts the genetic network dependencies that are present in the simulation. GeneVis includes several interactive viewing tools. These include animated transitions from the individual protein representation to the protein concentration representation and from the individual protein representation to the network structure representation. Three types of lenses are used to provide different views within a representation: fuzzy lenses, base pair lenses, and the network structure ring lens. With a fuzzy lens an alternate representation can be viewed in a selected region. The base pair lenses allow users to reposition genes for better viewing or to minimize interference during the simulation. The ring lens provides detail-in-context viewing of individual levels in the genetic network structure representation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInformation VisualizationMême sujetGene Regulatory Network AnalysisTravaux en français237 207