Improved genomic island predictions with IslandPath-DIMOB
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
Motivation: Genomic islands (GIs) are clusters of genes of probable horizontal origin that play a major role in bacterial and archaeal genome evolution and microbial adaptability. They are of high medical and industrial interest, due to their enrichment in virulence factors, some antimicrobial resistance genes and adaptive metabolic pathways. The development of more sensitive but precise prediction tools, using either sequence composition-based methods or comparative genomics, is needed as large-scale analyses of microbial genomes increase. Results: IslandPath-DIMOB, a leading GI prediction tool in the IslandViewer webserver, has now been significantly improved by modifying both the decision algorithm to determine sequence composition biases, and the underlying database of HMM profiles for associated mobility genes. The accuracy of IslandPath-DIMOB and other major software has been assessed using a reference GI dataset predicted by comparative genomics, plus a manually curated dataset from literature review. Compared to the previous version (v0.2.0), this IslandPath-DIMOB v1.0.0 achieves 11.7% and 5.3% increase in recall and precision, respectively. IslandPath-DIMOB has the highest Matthews correlation coefficient among individual prediction methods tested, combining one of the highest recall measures (46.9%) at high precision (87.4%). The only method with higher recall had notably lower precision (55.1%). This new IslandPath-DIMOB v1.0.0 will facilitate more accurate studies of GIs, including their key roles in microbial adaptability of medical, environmental and industrial interest. Availability and implementation: IslandPath-DIMOB v1.0.0 is freely available through the IslandViewer webserver {{http://www.pathogenomics.sfu.ca/islandviewer/}} and as standalone software {{https://github.com/brinkmanlab/islandpath/}} under the GNU-GPLv3. Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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.
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 | 0,000 |
| 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