VennDiagramWeb: a web application for the generation of highly customizable Venn and Euler diagrams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visualization of data generated by high-throughput, high-dimensionality experiments is rapidly becoming a rate-limiting step in computational biology. There is an ongoing need to quickly develop high-quality visualizations that can be easily customized or incorporated into automated pipelines. This often requires an interface for manual plot modification, rapid cycles of tweaking visualization parameters, and the generation of graphics code. To facilitate this process for the generation of highly-customizable, high-resolution Venn and Euler diagrams, we introduce VennDiagramWeb: a web application for the widely used VennDiagram R package. VennDiagramWeb is hosted at http://venndiagram.res.oicr.on.ca/ . RESULTS: VennDiagramWeb allows real-time modification of Venn and Euler diagrams, with parameter setting through a web interface and immediate visualization of results. It allows customization of essentially all aspects of figures, but also supports integration into computational pipelines via download of R code. Users can upload data and download figures in a range of formats, and there is exhaustive support documentation. CONCLUSIONS: VennDiagramWeb allows the easy creation of Venn and Euler diagrams for computational biologists, and indeed many other fields. Its ability to support real-time graphics changes that are linked to downloadable code that can be integrated into automated pipelines will greatly facilitate the improved visualization of complex datasets. For application support please contact Paul.Boutros@oicr.on.ca.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,054 |
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 ».