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Enregistrement W2130311175 · doi:10.1093/bioinformatics/btu671

Novel function discovery with GeneMANIA: a new integrated resource for gene function prediction in <i>Escherichia coli</i>

2014· article· en· W2130311175 sur OpenAlexafffund
James Vlasblom, Khalid Zuberi, Harold Rodriguez, Roland Arnold, Alla Gagarinova, Viktor Deineko, Ashwani Kumar, Elisa Leung, Kamran Rizzolo, Bahram Samanfar, Luke J. Chang, Sadhna Phanse, Ashkan Golshani, Jack Greenblatt, Walid A. Houry, Andrew Emili, Quaid Morris, Gary D. Bader, Mohan Babu

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFunction (biology)Computational biologyBiologyComputer scienceEscherichia coliBiogenesisResource (disambiguation)Protein functionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MOTIVATION: The model bacterium Escherichia coli is among the best studied prokaryotes, yet nearly half of its proteins are still of unknown biological function. This is despite a wealth of available large-scale physical and genetic interaction data. To address this, we extended the GeneMANIA function prediction web application developed for model eukaryotes to support E.coli. RESULTS: We integrated 48 distinct E.coli functional interaction datasets and used the GeneMANIA algorithm to produce thousands of novel functional predictions and prioritize genes for further functional assays. Our analysis achieved cross-validation performance comparable to that reported for eukaryotic model organisms, and revealed new functions for previously uncharacterized genes in specific bioprocesses, including components required for cell adhesion, iron-sulphur complex assembly and ribosome biogenesis. The GeneMANIA approach for network-based function prediction provides an innovative new tool for probing mechanisms underlying bacterial bioprocesses. CONTACT: gary.bader@utoronto.ca; mohan.babu@uregina.ca SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations45
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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