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Enregistrement W2127096898 · doi:10.1093/nar/gkn179

The CGView Server: a comparative genomics tool for circular genomes

2008· article· en· W2127096898 sur OpenAlexaff
Jason R. Grant, Paul Stothard

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomeBiologyGenBankComparative genomicsSequence (biology)GenomicsComputational biologyReference genomeFeature (linguistics)Sequence analysisSequence alignmentGeneticsSequence databaseGenePeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CGView Server generates graphical maps of circular genomes that show sequence features, base composition plots, analysis results and sequence similarity plots. Sequences can be supplied in raw, FASTA, GenBank or EMBL format. Additional feature or analysis information can be submitted in the form of GFF (General Feature Format) files. The server uses BLAST to compare the primary sequence to up to three comparison genomes or sequence sets. The BLAST results and feature information are converted to a graphical map showing the entire sequence, or an expanded and more detailed view of a region of interest. Several options are included to control which types of features are displayed and how the features are drawn. The CGView Server can be used to visualize features associated with any bacterial, plasmid, chloroplast or mitochondrial genome, and can aid in the identification of conserved genome segments, instances of horizontal gene transfer, and differences in gene copy number. Because a collection of sequences can be used in place of a comparison genome, maps can also be used to visualize regions of a known genome covered by newly obtained sequence reads. The CGView Server can be accessed at http://stothard.afns.ualberta.ca/cgview_server/

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)0,003
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,029

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations1 527
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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