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Enregistrement W2769794976 · doi:10.1186/s12859-017-1930-3

GFF3sort: a novel tool to sort GFF3 files for tabix indexing

2017· article· en· W2769794976 sur OpenAlexaff
Tao Zhu, Chengzhen Liang, Zhigang Meng, Sandui Guo, Ruisheng Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceSearch engine indexingsortRendering (computer graphics)SortingVisualizationAnnotationJSONSorting algorithmInformation retrievalFile formatData miningDatabaseComputer graphics (images)Artificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The traditional method of visualizing gene annotation data in JBrowse is converting GFF3 files to JSON format, which is time-consuming. The latest version of JBrowse supports rendering sorted GFF3 files indexed by tabix, a novel strategy that is more convenient than the original conversion process. However, current tools available for GFF3 file sorting have some limitations and their sorting results would lead to erroneous rendering in JBrowse. RESULTS: We developed GFF3sort, a script to sort GFF3 files for tabix indexing. Specifically designed for JBrowse rendering, GFF3sort can properly deal with the order of features that have the same chromosome and start position, either by remembering their original orders or by conducting parent-child topology sorting. Based on our test datasets from seven species, GFF3sort produced accurate sorting results with acceptable efficiency compared with currently available tools. CONCLUSIONS: GFF3sort is a novel tool to sort GFF3 files for tabix indexing. We anticipate that GFF3sort will be useful to help with genome annotation data processing and visualization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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