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Enregistrement W2282929546 · doi:10.1261/rna.055301.115

Guidelines for the functional annotation of microRNAs using the Gene Ontology

2016· article· en· W2282929546 sur OpenAlexaff
Rachael P. Huntley, Д. С. Ситников, M Orlic-Milacic, Rama Balakrishnan, Peter D’Eustachio, Marc Gillespie, Douglas G. Howe, Anastasia Z. Kalea, Lars Mäegdefessel, David Osumi-Sutherland, Victoria Petri, Jennifer R. Smith, Kimberly Van Auken, Valerie Wood, Anna Zampetaki, Manuel Mayr, Ruth C. Lovering

Notice bibliographique

RevueRNA · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthBritish Heart FoundationUniversity College LondonDiabetes UKNational Institute of General Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchUCLH Biomedical Research CentreWellcomeEuropean Molecular Biology LaboratoryNational Heart, Lung, and Blood InstituteEuropean Bioinformatics InstituteNational Human Genome Research InstituteWellcome Trust
Mots-clésAnnotationOntologymicroRNAGene ontologyBiologyComputational biologyGene AnnotationComputer scienceBioinformaticsGeneGeneticsGenomeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNA regulation of developmental and cellular processes is a relatively new field of study, and the available research data have not been organized to enable its inclusion in pathway and network analysis tools. The association of gene products with terms from the Gene Ontology is an effective method to analyze functional data, but until recently there has been no substantial effort dedicated to applying Gene Ontology terms to microRNAs. Consequently, when performing functional analysis of microRNA data sets, researchers have had to rely instead on the functional annotations associated with the genes encoding microRNA targets. In consultation with experts in the field of microRNA research, we have created comprehensive recommendations for the Gene Ontology curation of microRNAs. This curation manual will enable provision of a high-quality, reliable set of functional annotations for the advancement of microRNA research. Here we describe the key aspects of the work, including development of the Gene Ontology to represent this data, standards for describing the data, and guidelines to support curators making these annotations. The full microRNA curation guidelines are available on the GO Consortium wiki (http://wiki.geneontology.org/index.php/MicroRNA_GO_annotation_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 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,015

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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