An image database of <i>Drosophila melanogaster</i> wings for phenomic and biometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extracting important descriptors and features from images of biological specimens is an ongoing challenge. Features are often defined using landmarks and semi-landmarks that are determined a priori based on criteria such as homology or some other measure of biological significance. An alternative, widely used strategy uses computational pattern recognition, in which features are acquired from the image de novo. Subsets of these features are then selected based on objective criteria. Computational pattern recognition has been extensively developed primarily for the classification of samples into groups, whereas landmark methods have been broadly applied to biological inference. RESULTS: To compare these approaches and to provide a general community resource, we have constructed an image database of Drosophila melanogaster wings - individually identifiable and organized by sex, genotype and replicate imaging system - for the development and testing of measurement and classification tools for biological images. We have used this database to evaluate the relative performance of current classification strategies. Several supervised parametric and nonparametric machine learning algorithms were used on principal components extracted from geometric morphometric shape data (landmarks and semi-landmarks). For comparison, we also classified phenotypes based on de novo features extracted from wing images using several computer vision and pattern recognition methods as implemented in the Bioimage Classification and Annotation Tool (BioCAT). CONCLUSIONS: Because we were able to thoroughly evaluate these strategies using the publicly available Drosophila wing database, we believe that this resource will facilitate the development and testing of new tools for the measurement and classification of complex biological phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».