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Enregistrement W2142067151 · doi:10.1093/nar/gkn783

The PAZAR database of gene regulatory information coupled to the ORCA toolkit for the study of regulatory sequences

2008· article· en· W2142067151 sur OpenAlexafffund
Élodie Portales-Casamar, David J. Arenillas, Jonathan W. C. Lim, Magdalena I. Swanson, Steven Jiang, Anthony McCallum, Stefan Kirov, Wyeth W. Wasserman

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyRegulatory sequenceGeneGeneticsRegulator geneComputational biologyGene regulatory networkRegulation of gene expressionDatabaseGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PAZAR database unites independently created and maintained data collections of transcription factor and regulatory sequence annotation. The flexible PAZAR schema permits the representation of diverse information derived from experiments ranging from biochemical protein-DNA binding to cellular reporter gene assays. Data collections can be made available to the public, or restricted to specific system users. The data 'boutiques' within the shopping-mall-inspired system facilitate the analysis of genomics data and the creation of predictive models of gene regulation. Since its initial release, PAZAR has grown in terms of data, features and through the addition of an associated package of software tools called the ORCA toolkit (ORCAtk). ORCAtk allows users to rapidly develop analyses based on the information stored in the PAZAR system. PAZAR is available at http://www.pazar.info. ORCAtk can be accessed through convenient buttons located in the PAZAR pages or via our website at http://www.cisreg.ca/ORCAtk.

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)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,065

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations113
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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