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Enregistrement W2897791282 · doi:10.1089/crispr.2018.0043

A Unified Resource for Tracking Anti-CRISPR Names

2018· letter· en· W2897791282 sur OpenAlexaff
Joseph Bondy‐Denomy, Alan R. Davidson, Jennifer A. Doudna, Peter C. Fineran, Karen L. Maxwell, Sylvain Moineau, Xu Peng, Eric J. Sontheimer, Blake Wiedenheft

Notice bibliographique

RevueThe CRISPR Journal · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésCRISPRResource (disambiguation)Computer scienceBiologyGeneticsGeneComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the battle between CRISPR-Cas* prokaryotic immune systems and the elements that they target, a diverse array of ''anti-CRISPR'' proteins have evolved.These proteins appear to have arisen independently multiple times in evolution and function through diverse mechanisms to inhibit CRISPR-Cas immunity.For comprehensive reviews on anti-CRISPRs, we direct readers to recent publications.1,2 Due to the increasing interest in anti-CRISPRs, many new families of these proteins have been discovered in the past year or so.There are now 36 distinct families of anti-CRISPRs described in the literature that block seven subtypes of CRISPR-Cas systems.[3][4][5][6][7][8][9][10][11][12] In 2015, a naming system for anti-CRISPR genes and proteins was introduced.6,13 To date, this system has been followed in all subsequent publications describing newly discovered anti-CRISPRs.However, as the rate of anti-CRISPR discovery will likely accelerate in the coming years, we feel that it would be advantageous to establish a database for the registration and tracking of anti-CRISPR names.The primary goal of this database will be to prevent redundant names being used in publications, thus avoiding confusion in the literature.Anti-CRISPR proteins are named according to the subtype they inhibit and the order in which they were discovered-for example, AcrIF1 was the first anti-CRISPR protein identified to inhibit the type I-F system.The database (a Google document) can be found here: https://tinyurl.com/anti-CRISPRWe propose that this document be updated when researchers have had a manuscript accepted for publication in which new anti-CRISPRs are described.We suggest that the authors upload relevant data to the spreadsheet, including the name, CRISPR-Cas subtype inhibited, reference, and amino-acid sequence of the anti-CRISPR (Table 1).This spreadsheet may also be utilized by those preparing a manuscript for submission to ensure that they use anti-CRISPR names that are still available.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,051

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations145
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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