Nucleotide composition string selection in HIV-1 subtyping using whole genomes
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: The availability of the whole genomic sequences of HIV-1 viruses provides an excellent resource for studying the HIV-1 phylogenies using all the genetic materials. However, such huge volumes of data create computational challenges in both memory consumption and CPU usage. RESULTS: We propose the complete composition vector representation for an HIV-1 strain, and a string scoring method to extract the nucleotide composition strings that contain the richest evolutionary information for phylogenetic analysis. In this way, a large-scale whole genome phylogenetic analysis for thousands of strains can be done both efficiently and effectively. By using 42 carefully curated strains as references, we apply our method to subtype 1156 HIV-1 strains (10.5 million nucleotides in total), which include 825 pure subtype strains and 331 recombinants. Our results show that our nucleotide composition string selection scheme is computationally efficient, and is able to define both pure subtypes and recombinant forms for HIV-1 strains using the 5000 top ranked nucleotide strings. AVAILABILITY: The Java executable and the HIV-1 datasets are accessible through 'http://www.cs.ualberta.ca/~ghlin/src/WebTools/hiv.php. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».