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Enregistrement W2409273179 · doi:10.1385/1-59259-192-2:131

Building a Multiuser Sequence Analysis Facility Using Freeware

2003· article· en· W2409273179 sur OpenAlexaff
Brian Fristensky

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFractal and DNA sequence analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkbenchTask (project management)Sequence (biology)Computer scienceHierarchySoftwareInstallationServerWeb serverInterface (matter)World Wide WebSoftware engineeringEngineeringOperating systemThe InternetData miningVisualizationSystems engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many commercial packages exist for molecular sequence analysis, they are typically expensive. Whereas many Web-based applications are available for sequence analysis, the Web interface cannot store data on remote servers and is awkward to use. A good alternative is to build a sequence analysis facility on a local server. BIRCH, the Biological Research Computer Hierarchy, is an example of such a system ( http://home.cc.umanitoba.ca/~psgendb and ref. 1). BIRCH is best thought of as a workbench containing tools for working with sequences, as well as software that minimizes the problems of putting tools together to perform a task. For example, in Fig. 1 , several steps in phylogeny construction from an alignment were performed automatically. It is not possible to provide detailed instructions on installing all of the 300+programs that currently reside in BIRCH. Rather, my purpose is to outline the strategies and tricks that make building and maintaining a sequence facility a smooth ongoing task. Automated phylogeny. In GDE ( 2 ), aligned sequences were selected, and fastDNAml ( 3 ) was called to produce a phylogeny. GDE automatically calls a text editor and treetool ( 4 ) to display results. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1170,095

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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