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Enregistrement W2143063533 · doi:10.1186/gb-2009-10-9-r94

De novo genome sequence assembly of a filamentous fungus using Sanger, 454 and Illumina sequence data

2009· article· en· W2143063533 sur OpenAlexafffund
Scott DiGuistini, Nancy Liao, Darren Platt, Gordon Robertson, Michael Seidel, Simon K. Chan, Roderick Docking, İnanç Birol, Robert A. Holt, Martin Hirst, Elaine R. Mardis, Marco A. Marra, Richard C. Hamelin, Jörg Bohlmann, Colette Breuil, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreNatural Resources CanadaBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyGenome AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaUniversität BielefeldGenome British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Mots-clésSanger sequencingSequence assemblyGenomeBiologyWhole genome sequencingComputational biologyHybrid genome assemblyIllumina dye sequencingSequence (biology)GeneticsDNA sequencingGeneTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sequencing-by-synthesis technologies can reduce the cost of generating de novo genome assemblies. We report a method for assembling draft genome sequences of eukaryotic organisms that integrates sequence information from different sources, and demonstrate its effectiveness by assembling an approximately 32.5 Mb draft genome sequence for the forest pathogen Grosmannia clavigera, an ascomycete fungus. We also developed a method for assessing draft assemblies using Illumina paired end read data and demonstrate how we are using it to guide future sequence finishing. Our results demonstrate that eukaryotic genome sequences can be accurately assembled by combining Illumina, 454 and Sanger sequence 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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations157
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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