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Enregistrement W2950329335 · doi:10.1515/jib-2019-0022

Systems Biology Graphical Notation: Process Description language Level 1 Version 2.0

2019· review· en· W2950329335 sur OpenAlexaff
Adrien Rougny, Vasundra Touré, Stuart Moodie, Irina Balaur, Tobias Czauderna, Hanna Borlinghaus, Uğur Doğrusöz, Alexander Mazein, Andreas Dräger, Michael L. Blinov, Alice Villéger, Robin Haw, Emek Demir, Huaiyu Mi, Anatoly Sorokin, Falk Schreiber, Augustin Luna

Notice bibliographique

RevueBerichte aus der medizinischen Informatik und Bioinformatik/Journal of integrative bioinformatics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteJapan Science and Technology AgencyEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesDirectorate for Biological SciencesOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Mots-clésComputer scienceSystems biologyNotationSemantics (computer science)Biological networkVisualizationBiological databaseGraphSet (abstract data type)WorkflowTheoretical computer scienceProgramming languageComputational biologyData miningBioinformaticsDatabaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Systems Biology Graphical Notation (SBGN) is an international community effort that aims to standardise the visualisation of pathways and networks for readers with diverse scientific backgrounds as well as to support an efficient and accurate exchange of biological knowledge between disparate research communities, industry, and other players in systems biology. SBGN comprises the three languages Entity Relationship, Activity Flow, and Process Description (PD) to cover biological and biochemical systems at distinct levels of detail. PD is closest to metabolic and regulatory pathways found in biological literature and textbooks. Its well-defined semantics offer a superior precision in expressing biological knowledge. PD represents mechanistic and temporal dependencies of biological interactions and transformations as a graph. Its different types of nodes include entity pools (e.g. metabolites, proteins, genes and complexes) and processes (e.g. reactions, associations and influences). The edges describe relationships between the nodes (e.g. consumption, production, stimulation and inhibition). This document details Level 1 Version 2.0 of the PD specification, including several improvements, in particular: 1) the addition of the equivalence operator, subunit, and annotation glyphs, 2) modification to the usage of submaps, and 3) updates to clarify the use of various glyphs (i.e. multimer, empty set, and state variable).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,051

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations65
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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