MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2209615792 · doi:10.1371/journal.pone.0053757.g004

BLAST atlas of NAP1 genomes.

2015· paratext· en· W2209615792 sur OpenAlexaboutno aff
Tarah Lynch, Zhang Jason, Romeo Hizon, D Jones Tim, Pamela Kibsey, Miller Mark, Denise Gravel

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typeparatext
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)GenomeBiologyComputational biologyGeneticsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>BLASTn was used to compare NAP1 genomes listed in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0053757#pone-0053757-t001" target="_blank">Table 1</a>. The rings, listed from inner to outer tracks are as follows: Orange peaks represent GC skew while the pink peaks represent GC content. The innermost black track is the R20291 reference genome. Purple tracks are the historical, pre-epidemic strains, CD196 and BI-1. The blue rings consist of Canadian NAP1 genomes, QCD32g58, QCD-97b34, QCD-37×79 and QCD-66c26. The green is the susceptible CD26A54_S while the red is the resistant subpopulation, CD26A54_R. The outermost ring contains the sequences for the two transposable elements, Tn<i>6104</i> and Tn<i>6106</i> to confirm their absence in all genomes except R20291.</p>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1820,026

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetMachine Learning in BioinformaticsTravaux en français237 207