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Enregistrement W2135093599 · doi:10.1101/gr.073262.107

The new paradigm of flow cell sequencing: Table 1.

2008· review· en· W2135093599 sur OpenAlexafffund
Robert A. Holt, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésDNA sequencingBiologyTemplateHybrid genome assemblyThroughputSequence (biology)Selection (genetic algorithm)Computational biologyTable (database)Computer scienceReference genomeData miningDNAGeneticsArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA sequencing is in a period of rapid change, in which capillary sequencing is no longer the technology of choice for most ultra-high-throughput applications. A new generation of instruments that utilize primed synthesis in flow cells to obtain, simultaneously, the sequence of millions of different DNA templates has changed the field. We compare and contrast these new sequencing platforms in terms of stage of development, instrument configuration, template format, sequencing chemistry, throughput capability, operating cost, data handling issues, and error models. While these platforms outperform capillary instruments in terms of bases per day and cost per base, the short length of sequence reads obtained from most instruments and the limited number of samples that can be run simultaneously imposes some practical constraints on sequencing applications. However, recently developed methods for paired-end sequencing and for array-based direct selection of desired templates from complex mixtures extend the utility of these platforms for genome analysis. Given the ever increasing demand for DNA sequence information, we can expect continuous improvement of this new generation of instruments and their eventual replacement by even more powerful technology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,014

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations216
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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