Notice bibliographique
Résumé
The Human Genome Project (HGP) was an international scientific research project with a primary goal to determine sequence of chemical base pairs which make up DNA and to identify and map approximately 20,000–25,000 genes of human from both a physical and functional standpoint. The first available assembly of was completed in 2000 by UCSC Genome Bioinformatics Group, composed of Jim Kent (then a UCSC graduate student of molecular, cell and developmental biology), Patrick Gavin, Terrence Furey and David Kulp. The project began in 1990, initially headed by James D. Watson at U.S. National Institutes of Health. A working draft of was released in 2000 and a complete one in 2003, with further analysis still being published. A parallel project was conducted outside of government by Celera Corporation. Most of government-sponsored sequencing was performed in universities and research centers from United States, United Kingdom, Canada, and New Zealand. The mapping of human genes is an important step in development of medicines and other aspects of health care. The HGP originally aimed to map nucleotides contained in a haploid reference human (more than three billion). Several groups have announced efforts to extend this to diploid human genomes including International HapMap Project, Applied Biosystems, Perlegen, Illumina, JCVI, Personal Genome Project, and Roche-454. The of any given individual (except for identical twins and cloned organisms) is unique; mapping the human genome involves sequencing multiple variations of each gene. The project did not study entire DNA found in human cells; some heterochromatic areas (about 8% of total genome) remain un-sequenced.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,189 | 0,119 |
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 ».