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Enregistrement W2115567294 · doi:10.1186/2047-217x-3-17

Data access for the 1,000 Plants (1KP) project

2014· review· en· W2115567294 sur OpenAlexafffund
Naim Matasci, Ling‐Hong Hung, Zhixiang Yan, Eric Carpenter, Norman J. Wickett, Siavash Mirarab, Nam Nguyen, Tandy Warnow, Saravanaraj Ayyampalayam, Michael S. Barker, J. Gordon Burleigh, Matthew A. Gitzendanner, Eric Wafula, Joshua P. Der, Claude W. dePamphilis, Béatrice Roure, Hervé Philippe, Brad R. Ruhfel, Nicholas W. Miles, Sean W. Graham, Sarah Mathews, Barbara Surek, Michael Melkonian, Pamela S. Soltis, Carl J. Rothfels, Lisa Pokorny, Jonathan Shaw, Lisa DeGironimo, Dennis Wm. Stevenson, Juan Carlos Villarreal, Tao Chen, Toni M. Kutchan, Megan Rolf, Regina S. Baucom, Michael K. Deyholos, Ram Samudrala, Zhijian Tian, Xiaolei Wu, Xiao Sun, Yong Zhang, Jun Wang, Jim Leebens‐Mack, Gane Ka‐Shu Wong

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineMinistry of Innovation and Advanced EducationAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology FuturesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésUploadPhylogenomicsVisualizationScalabilityComputer scienceCladeData scienceData visualizationData miningPhylogenetic treeComputational biologyWorld Wide WebBiologyDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1,000 plants (1KP) project is an international multi-disciplinary consortium that has generated transcriptome data from over 1,000 plant species, with exemplars for all of the major lineages across the Viridiplantae (green plants) clade. Here, we describe how to access the data used in a phylogenomics analysis of the first 85 species, and how to visualize our gene and species trees. Users can develop computational pipelines to analyse these data, in conjunction with data of their own that they can upload. Computationally estimated protein-protein interactions and biochemical pathways can be visualized at another site. Finally, we comment on our future plans and how they fit within this scalable system for the dissemination, visualization, and analysis of large multi-species data sets.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,061

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations608
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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