Directions for research and training in plant omics: Big Questions and Big Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A key remit of the NSF ‐funded “Arabidopsis Research and Training for the 21 st Century” ( ART ‐21) Research Coordination Network has been to convene a series of workshops with community members to explore issues concerning research and training in plant biology, including the role that research using Arabidopsis thaliana can play in addressing those issues. A first workshop focused on training needs for bioinformatic and computational approaches in plant biology was held in 2016, and recommendations from that workshop have been published (Friesner et al., Plant Physiology , 175, 2017, 1499). In this white paper, we provide a summary of the discussions and insights arising from the second ART ‐21 workshop. The second workshop focused on experimental aspects of omics data acquisition and analysis and involved a broad spectrum of participants from academics and industry, ranging from graduate students through post‐doctorates, early career and established investigators. Our hope is that this article will inspire beginning and established scientists, corporations, and funding agencies to pursue directions in research and training identified by this workshop, capitalizing on the reference species Arabidopsis thaliana and other valuable plant systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».