MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889025559 · doi:10.33043/ff.3.2.155-170

Organization of the multigene families of African Swine Fever Virus

2017· article· en· W2889025559 sur OpenAlexaff
Jacob J. Imbery, Chris Upton

Notice bibliographique

RevueFine Focus · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenomeGeneVirusGeneticsIndelVirologyPhylogeneticsVirus classificationAnnotationEvolutionary biologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

African swine fever virus is a complex DNA virus that infects swine and is spread by ticks. Mortality rates in domestic pigs are very high and the virus is a significant threat to pork farming. The genomes of 16 viruses have been sequenced completely, but these represent only a few of the 23 genotypes. The viral genome is unusual in that it contains 5 multigene families, each of which contain 3-19 duplicated copies (paralogs). There is significant sequence divergence between the paralogs in a single virus and between the orthologs in the different viral genomes. This, together with the fact that in most of the multigene families there are numerous gene indels that create truncations and fusions, makes annotation of these regions very difficult; it has led to inconsistent annotation of the 16 viral genomes. In this project, we have created multiple sequence alignments for each of the multigene families and have produced gene maps to help researchers more easily understand the organization of the multigene families among the different viruses. These gene maps will help researchers ascertain which members of the multigene families are present in each of the viruses. This is critical because some of the multigene families are known to be associated with virus virulence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFine FocusMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207