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Enregistrement W2158270456 · doi:10.1101/gr.140665.112

Spark: A navigational paradigm for genomic data exploration

2012· article· en· W2158270456 sur OpenAlexafffund
Cydney Nielsen, Hamid Younesy, Henriette O’Geen, Xiaoqin Xu, Andrew R. Jackson, Aleksandar Milosavljevic, Ting Wang, J Costello, Martin Hirst, Peggy Farnham, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Human Genome Research InstituteMichael Smith Health Research BC
Mots-clésBiologySPARK (programming language)Computational biologyEpigenomicsVisualizationGenome browserGenomeData scienceGenomicsDECIPHERBioinformaticsGeneticsComputer scienceArtificial intelligenceDNA methylationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologists possess the detailed knowledge critical for extracting biological insight from genome-wide data resources, and yet they are increasingly faced with nontrivial computational analysis challenges posed by genome-scale methodologies. To lower this computational barrier, particularly in the early data exploration phases, we have developed an interactive pattern discovery and visualization approach, Spark, designed with epigenomic data in mind. Here we demonstrate Spark's ability to reveal both known and novel epigenetic signatures, including a previously unappreciated binding association between the YY1 transcription factor and the corepressor CTBP2 in human embryonic stem cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,126 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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