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Enregistrement W3006429100 · doi:10.1093/bioinformatics/btaa104

Michela<scp>Ngl</scp>o: sculpting protein views on web pages without coding

2020· article· en· W3006429100 sur OpenAlexfundno aff
Matteo P. Ferla, Alistair T. Pagnamenta, David Damerell, Jenny C. Taylor, Brian D. Marsden

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEshelman Institute for Innovation, University of North Carolina at Chapel HillNational Institute for Health and Care ResearchNovartis PharmaCanada Foundation for InnovationOntario Ministry of Economic Development and InnovationMinistero dello Sviluppo EconomicoNational Institute on Handicapped ResearchKennedy Trust for Rheumatology ResearchGenome CanadaAbbVieEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAInnovative Medicines InitiativeWellcomeWellcome TrustPfizerBoehringer Ingelheim
Mots-clésCoding (social sciences)Computer scienceWorld Wide WebComputational biologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MOTIVATION: The sharing of macromolecular structural information online by scientists is predominantly performed via 2D static images, since the embedding of interactive 3D structures in webpages is non-trivial. Whilst the technologies to do so exist, they are often only implementable with significant web coding experience. RESULTS: Michelaɴɢʟo is an accessible and open-source web-based application that supports the generation, customization and sharing of interactive 3D macromolecular visualizations for digital media without requiring programming skills. A PyMOL file, PDB file, PDB identifier code or protein/gene name can be provided to form the basis of visualizations using the NGL JavaScript library. Hyperlinks that control the view can be added to text within the page. Protein-coding variants can be highlighted to support interpretation of their potential functional consequences. The resulting visualizations and text can be customized and shared, as well as embedded within existing websites by following instructions and using a self-contained download. Michelaɴɢʟo allows researchers to move away from static images and instead engage, describe and explain their protein to a wider audience in a more interactive fashion. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Michelaɴɢʟo is hosted at michelanglo.sgc.ox.ac.uk. The Python code is freely available at https://github.com/thesgc/MichelaNGLo, along with documentations about its implementation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2840,255

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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