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Enregistrement W2187083977 · doi:10.1371/journal.pone.0143615

DNA Data Visualization (DDV): Software for Generating Web-Based Interfaces Supporting Navigation and Analysis of DNA Sequence Data of Entire Genomes

2015· article· en· W2187083977 sur OpenAlexafffund
Tomasz Neugebauer, Éric Bordeleau, Vincent Burrus, Ryszard Brzeziński

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia UniversityFonds de Recherche du Québec - SantéCystic Fibrosis Canada
Mots-clésVisualizationSoftware visualizationComputer scienceSoftwareZoomGenome browserData visualizationInterface (matter)User interfaceGenomeGenomicsComputational biologyData miningBiologySoftware developmentGeneticsComponent-based software engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data visualization methods are necessary during the exploration and analysis activities of an increasingly data-intensive scientific process. There are few existing visualization methods for raw nucleotide sequences of a whole genome or chromosome. Software for data visualization should allow the researchers to create accessible data visualization interfaces that can be exported and shared with others on the web. Herein, novel software developed for generating DNA data visualization interfaces is described. The software converts DNA data sets into images that are further processed as multi-scale images to be accessed through a web-based interface that supports zooming, panning and sequence fragment selection. Nucleotide composition frequencies and GC skew of a selected sequence segment can be obtained through the interface. The software was used to generate DNA data visualization of human and bacterial chromosomes. Examples of visually detectable features such as short and long direct repeats, long terminal repeats, mobile genetic elements, heterochromatic segments in microbial and human chromosomes, are presented. The software and its source code are available for download and further development. The visualization interfaces generated with the software allow for the immediate identification and observation of several types of sequence patterns in genomes of various sizes and origins. The visualization interfaces generated with the software are readily accessible through a web browser. This software is a useful research and teaching tool for genetics and structural genomics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,026

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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