Notice bibliographique
Résumé
Soybean Knowledge Base (SoyKB), is a comprehensive web resource for knowledge about soybean genomics and multi-omics data. It is designed to give researchers easier access and better understanding of soybean traits and molecular breeding. In this thesis we have further expanded the analytics capabilities of SoyKB by developing new informatics tools including eFP Browser, SNPViz 2.0, WGCNA analysis and POP Select. The tools highlighted here provide users information ranging from genomics data to GWAS and its application in molecular breeding. 1) The eFP Browser was originally developed by the University of Toronto to visualize data intuitively. We have done a local standalone implementation in SoyKB with 16 transcriptomics expression datasets. Each dataset is represented by an image that will be recolored based on tissues' expression level. 2) SNPViz is a tool to analyze whole genome sequence SNP datasets for haplotypes of user-defined gene regions. SNPViz 2.0, developed in Javascript, is targeted to resolve the Java related security issues in SNPViz 1.0. It also includes several new features such as gene version control, neighbor joining cluster method and RGBY color scheme. At the same time, the cluster tree constructed in SNPViz 2.0 is dynamic which users can click a node to collapse or expand the sub-tree instead of just a static image. 3) WGCNA, is an open source R package for weighted gene co-expression network analysis and gene module detection, which we have incorporated in SoyKB as a new analysis feature in our Differential Expression Browser suite of tools. 4) Pop Select is a tool to help breeders analyze SNP population datasets and identify top scoring offspring with desired genomic information. It scores all offspring based on user specified region and parent type and then output top offspring information in charts and tables. These newly incorporated tools enriched SoyKB data visualization and analysis functionalities tremendously. In the future we will maintain these tools to make them more robust while exploring new application areas and developing new tools for the soybean research community.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».