Approximating the correction of weighted and unweighted orthology and paralogy relations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given a gene family, the relations between genes (orthology/paralogy), are represented by a relation graph, where edges connect pairs of orthologous genes and "missing" edges represent paralogs. While a gene tree directly induces a relation graph, the converse is not always true. Indeed, a relation graph is not necessarily "satisfiable", i.e. does not necessarily correspond to a gene tree. And even if that holds, it may not be "consistent", i.e. the tree may not represent a true history in agreement with a species tree. Previous studies have addressed the problem of correcting a relation graph for satisfiability and consistency. Here we consider the weighted version of the problem, where a degree of confidence is assigned to each orthology or paralogy relation. We also consider a maximization variant of the unweighted version of the problem. RESULTS: being the number of vertices in the graph. We also provide polynomial time approximation schemes for the maximization variant for unweighted graphs. CONCLUSIONS: We provided complexity and algorithmic results for variants of the problem of correcting a relation graph for satisfiability and consistency. For the maximization variants we were able to design polynomial time approximation schemes, while for the weighted minimization variants we were able to provide the first inapproximability results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle