MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2540379510 · doi:10.1021/acs.analchem.6b03725

MOSAIC: A Modular Single-Molecule Analysis Interface for Decoding Multistate Nanopore Data

2016· article· en· W2540379510 sur OpenAlexafffund
Jacob H. Forstater, Kyle Briggs, Joseph W. F. Robertson, Jessica Ettedgui, Olivier M. Marie-Rose, Canute Vaz, John J. Kasianowicz, Vincent Tabard‐Cossa, Arvind Balijepalli

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoporeChemistryModular designInterface (matter)NanotechnologyNanopore sequencingConductanceSoftwareBiological systemMoleculeComputer scienceDNADNA sequencingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological and solid-state nanometer-scale pores are the basis for numerous emerging analytical technologies for use in precision medicine. We developed Modular Single-Molecule Analysis Interface (MOSAIC), an open source analysis software that improves the accuracy and throughput of nanopore-based measurements. Two key algorithms are implemented: ADEPT, which uses a physical model of the nanopore system to characterize short-lived events that do not reach their steady-state current, and CUSUM+, a version of the cumulative sum statistical method optimized for longer events that do. We show that ADEPT detects previously unreported conductance states that occur as double-stranded DNA translocates through a 2.4 nm solid-state nanopore and reveals new interactions between short single-stranded DNA and the vestibule of a biological pore. These findings demonstrate the utility of MOSAIC and the ADEPT algorithm, and offer a new tool that can improve the analysis of nanopore-based measurements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations124
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetNanopore and Nanochannel Transport StudiesTravaux en français237 207