MulteeSum: A Tool for Comparative Spatial and Temporal Gene Expression Data
Notice bibliographique
Résumé
Cells in an organism share the same genetic information in their DNA, but have very different forms and behavior because of the selective expression of subsets of their genes. The widely used approach of measuring gene expression over time from a tissue sample using techniques such as microarrays or sequencing do not provide information about the spatial position within the tissue where these genes are expressed. In contrast, we are working with biologists who use techniques that measure gene expression in every individual cell of entire fruitfly embryos over an hour of their development, and do so for multiple closely-related subspecies of Drosophila. These scientists are faced with the challenge of integrating temporal gene expression data with the spatial location of cells and, moreover, comparing this data across multiple related species. We have worked with these biologists over the past two years to develop MulteeSum, a visualization system that supports inspection and curation of data sets showing gene expression over time, in conjunction with the spatial location of the cells where the genes are expressed--it is the first tool to support comparisons across multiple such data sets. MulteeSum is part of a general and flexible framework we developed with our collaborators that is built around multiple summaries for each cell, allowing the biologists to explore the results of computations that mix spatial information, gene expression measurements over time, and data from multiple related species or organisms. We justify our design decisions based on specific descriptions of the analysis needs of our collaborators, and provide anecdotal evidence of the efficacy of MulteeSum through a series of case studies.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,013 |
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 ».