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Enregistrement W2957462308 · doi:10.3389/fpls.2019.00965

KnowPulse: A Web-Resource Focused on Diversity Data for Pulse Crop Improvement

2019· article· en· W2957462308 sur OpenAlexafffund
Lacey-Anne Sanderson, Carolyn Caron, Reynold L Tan, Yichao Shen, Ruobin Liu, Kirstin E. Bett

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGenome PrairieSaskatchewan Pulse GrowersWestern Grains Research FoundationMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of SaskatchewanGenome Canada
Mots-clésResource (disambiguation)CropDiversity (politics)Web applicationPulse (music)BiologyAgroforestryBusinessEnvironmental resource managementComputer scienceWorld Wide WebAgronomyEnvironmental sciencePolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KnowPulse (https://knowpulse.usask.ca) is a breeder-focused web portal for pulse breeders and geneticists. With a focus on diversity data, KnowPulse provides information on genetic markers, sequence variants, phenotypic traits and germplasm for chickpea, common bean, field pea, faba bean, and lentil. Genotypic data is accessible through the genotype matrix tool, displayed as a marker-by-germplasm table of genotype calls specific to germplasm chosen by the researcher. It is also summarized on genetic marker and sequence variant pages. Phenotypic data is visualized in trait distribution plots: violin plots for quantitative data and histograms for qualitative data. These plots are accessible through trait, germplasm, and experiment pages, as well as through a single page search tool. KnowPulse is built using the open-source Tripal toolkit and utilizes open-source tools including, but not limited to, species-specific JBrowse instances, a BLAST interface, and whole-genome CViTjs visualizations. KnowPulse is constantly evolving with data and tools added as they become available. Full integration of genetic maps and quantitative trait loci is imminent, and development of tools exploring structural variation is being explored.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1320,071

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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