MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132150084 · doi:10.1109/tcbb.2010.66

Rearrangement Phylogeny of Genomes in Contig Form

2010· article· en· W2132150084 sur OpenAlexaff
Adriana Muñoz, David Sankoff

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenome Rearrangement Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContigGenomePhylogenetic treePhylogenetic networkPhylogeneticsBiologyComputational biologyDNA sequencingGeneticsSequence (biology)Evolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a trend in increasing the phylogenetic scope of genome sequencing while decreasing the quality of the published sequence for each genome. With reduced finishing effort, there is an increasing number of genomes being published in contig form. Rearrangement algorithms, including gene order-based phylogenetic tools, require whole genome data on gene order, segment order, or some other marker order. Items whose chromosomal location is unknown cannot be part of the input. The question we address here is, for gene order-based phylogenetic analysis, how can we use rearrangement algorithms to handle genomes available in contig form only? Our suggestion is to use the contigs directly in the rearrangement algorithms as if they were chromosomes, while making a number of corrections, e.g., we correct for the number of extra fusion/fission operations required to make contigs comparable to full assemblies. We model the relationship between contig number and genomic distance, and estimate the parameters of this model using insect genome data. With this model, we use distance matrix methods to reconstruct the phylogeny based on genomic distance and numbers of contigs. We compare this with methods to reconstruct ancestral gene orders using uncorrected contig data.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and BioinformaticsMême sujetGenome Rearrangement AlgorithmsTravaux en français237 207