Notice bibliographique
Résumé
Introduction: inferring genetic ancestry of different species is a current challenge in phylogenetics because of the immense raw biological data to be analyzed. computational techniques are necessary in order to parse and analyze all of such data in an efficient but accurate way, with many algorithms based on statistical principles designed to provide a best estimate of a phylogenetic topology. Methods: in this study, we analyzed a class of algorithms known as Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, which uses Bayesian statistics on a biological model, and simulates the most likely evolutionary history through continuous random sampling. we combined this method with a python-based implementation on both artificially generated and actual sets of genetic data from the UCSC genome browser. results and discussion: we observe that MCMC methods provide a strong alternative to the more computationally intense likelihood algorithms and statistically weaker parsimony algorithms. given enough time, the MCMC algorithms will generate a phylogenetic tree that eventually converges to the most probable configuration
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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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».