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Enregistrement W2112466127 · doi:10.1093/nar/gkp952

WormBase: a comprehensive resource for nematode research

2009· article· en· W2112466127 sur OpenAlexaff
Todd Harris, Igor Antoshechkin, Tamberlyn Bieri, Darin Blasiar, Juancarlos Chan, Wen J. Chen, Norie De La Cruz, Paul A. Davis, Margaret Duesbury, Ruihua Fang, Jolene S. Fernandes, Michael Han, Ranjana Kishore, Raymond Lee, Hans‐Michael Müller, Cecilia Nakamura, Philip Ozersky, Petcherski Andrei, Arun Rangarajan, Anthony S. Rogers, Gary Schindelman, Erich M. Schwarz, Mary Ann Tuli, Kimberly Van Auken, Daniel Wang, Xiaodong Wang, Gary W. Williams, Karen Yook, Richard Durbin, Lincoln Stein, John Spieth, Paul W. Sternberg

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Human Genome Research InstituteHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyCaenorhabditis elegansPipeline (software)GenomeResource (disambiguation)Function (biology)Computational biologyCaenorhabditisGeneService (business)GenomicsData scienceGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WormBase (http://www.wormbase.org) is a central data repository for nematode biology. Initially created as a service to the Caenorhabditis elegans research field, WormBase has evolved into a powerful research tool in its own right. In the past 2 years, we expanded WormBase to include the complete genomic sequence, gene predictions and orthology assignments from a range of related nematodes. This comparative data enrich the C. elegans data with improved gene predictions and a better understanding of gene function. In turn, they bring the wealth of experimental knowledge of C. elegans to other systems of medical and agricultural importance. Here, we describe new species and data types now available at WormBase. In addition, we detail enhancements to our curatorial pipeline and website infrastructure to accommodate new genomes and an extensive user base.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,068

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations379
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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