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Enregistrement W2152433810 · doi:10.1093/bioinformatics/btv126

GeLL: a generalized likelihood library for phylogenetic models

2015· article· en· W2152433810 sur OpenAlexaff
Daniel Money, Simon Whelan

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésPhylogenetic treeSequence (biology)Substitution (logic)Computer scienceJavaLicenseData miningTheoretical computer scienceInformation retrievalAlgorithmArtificial intelligenceProgramming languageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Phylogenetic models are an important tool in molecular evolution allowing us to study the pattern and rate of sequence change. The recent influx of new sequence data in the biosciences means that to address evolutionary questions, we need a means for rapid and easy model development and implementation. Here we present GeLL, a Java library that lets users use text to quickly and efficiently define novel forms of discrete data and create new substitution models that describe how those data change on a phylogeny. GeLL allows users to define general substitution models and data structures in a way that is not possible in other existing libraries, including mixture models and non-reversible models. Classes are provided for calculating likelihoods, optimizing model parameters and branch lengths, ancestral reconstruction and sequence simulation. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: http://phylo.bio.ku.edu/GeLL under a GPL v3 license.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0100,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1540,095

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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