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Enregistrement W2171675548 · doi:10.1093/bioinformatics/btt729

Site-heterogeneous mutation-selection models within the PhyloBayes-MPI package

2013· article· en· W2171675548 sur OpenAlexaff
Nicolas Rodrigue, Nicolas Lartillot

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftwareFocus (optics)ScalabilitySelection (genetic algorithm)Interface (matter)Model selectionData miningMutationVariety (cybernetics)Dirichlet processBayesian probabilityTheoretical computer scienceMachine learningArtificial intelligenceProgramming languageBiologyGeneticsParallel computingDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MOTIVATION: In recent years, there has been an increasing interest in the potential of codon substitution models for a variety of applications. However, the computational demands of these models have sometimes lead to the adoption of oversimplified assumptions, questionable statistical methods or a limited focus on small data sets. RESULTS: Here, we offer a scalable, message-passing-interface-based Bayesian implementation of site-heterogeneous codon models in the mutation-selection framework. Our software jointly infers the global mutational parameters at the nucleotide level, the branch lengths of the tree and a Dirichlet process governing across-site variation at the amino acid level. We focus on an example estimation of the distribution of selection coefficients from an alignment of several hundred sequences of the influenza PB2 gene, and highlight the site-specific characterization enabled by such a modeling approach. Finally, we discuss future potential applications of the software for conducting evolutionary inferences. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The models are implemented within the PhyloBayes-MPI package, (available at phylobayes.org) along with usage details in the accompanying manual.

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)0,000
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 enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations89
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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