Kaleidoscope: A New Bioinformatics Pipeline Web Application for In Silico Hypothesis Exploration of Omics Signatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In silico data exploration is a key first step of exploring a research question. There are many publicly available databases and tools that offer appealing features to help with such a task. However, many applications lack exposure or are constrained with unfriendly or outdated user interfaces. Thus, it follows that there are many resources that are relevant to investigation of medical disorders that are underutilized. Results We developed an R Shiny web application, called Kaleidoscope, to address this challenge. The application offers access to several omics databases and tools to let users explore research questions in silico . The application is designed to be user- friendly with a unified user interface, while also scalable by offering the option of uploading user-defined datasets. We demonstrate the application features with a starting query of a single gene (Disrupted in schizophrenia 1, DISC1) to assess its protein-protein interactions network. We then explore expression levels of the gene network across tissues and cell types in the brain, as well as across 34 schizophrenia versus control differential gene expression datasets. Conclusion Kaleidoscope provides easy access to several databases and tools under a unified user interface to explore research questions in silico . The web application is open-source and freely available at https://kalganem.shinyapps.io/Kaleidoscope/ . This application streamlines the process of in silico data exploration for users and expands the efficient use of these tools to stakeholders without specific bioinformatics expertise.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,016 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».