Prediction of normalized signal strength on DNA sequencing micro arrays by n-grams within a neural network model
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
We have shown previously that a feed-forward, back propagation neural network model based on composite n-grams can predict normalized signal strengths of a microarray based DNA sequencing experiment. The microarray comprises a 4xN set of 25-base single-stranded DNA molecule ('oligos'), specific for each of the four possible bases (A, C, G, or T) for Adenine, Cytosine, Guanine and Thymine respectively at each of N positions in the experimental DNA. Strength of binding between reference oligos and experimental DNA varies according to base complementarity and the strongest signal in any quartet should `call the base` at that position. Variation in base composition of and (or) order within oligos can affect accuracy and (or) confidence of base calls. To evaluate the effect of order, we present oligos as n-gram neural input vectors of degree 3 and measure their performance. Microarray signal intensity data were divided into training, validation and testing sets. Regression values obtained were >99.80% overall with very low mean square errors that transform to high best validation performance values. Pattern recognition results showed high percentage confusion matrix values along the diagonal and receiver operating characteristic curves were clustered in the upper left corner, both indices of good predictive performance. Higher order n-grams are expected to produce even better predictions.
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