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Enregistrement W2955662574 · doi:10.1109/iemcon.2019.8936300

Development and Application of a Software Tool/Package for Pan-Genomic Analysis

2019· article· en· W2955662574 sur OpenAlexaff
Richard Martyn, Lingling Jin, Clarence Malcolm Todd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomeBiologyGeneComparative genomicsGene AnnotationGenomicsComputational biologyOrganismPipeline (software)Computer scienceGeneticsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuing scientific progress in genetics allows us to better understand how structural variations in an organism's gene content can lead to diversity within a species. By analyzing the sum of the genes for an entire species, we can construct a pangenome for the species. The pangenome of a species is the set of all genes present in all sub-species of a species. It consists of the core genome, which represents the genes present in all sub-species, and a variable genome, which refers to genes not present in all sub-species. micropan is an R package designed for the study of microbial pan-genomics. The genomes of prokaryotes (microbes) are relatively simple, leading to relatively simple construction of their pangenome. By comparison, plant genomes are highly repetitive and complex in comparison, and there is no general tool/package developed for pangenome construction for plant species. Due to the computational requirements of constructing such a pangenome, the tool/package required needs to be more flexible, efficient and robust than micropan. In this paper, we developed a pangenome construction pipeline that works for both prokaryotes and eukaryotes. The design of this pipeline will allow it to adapt to different selections of gene annotation and gene clustering methods. With a more efficient and robust tool/package constructed, future research can discover how to extend it from draft or finished genomes to sequencing reads.

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: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,019

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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