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Enregistrement W3037441421 · doi:10.7554/elife.54967

A community-maintained standard library of population genetic models

2020· article· en· W3037441421 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Adrion, C. B. Cole, Noah Dukler, Jared Galloway, Ariella Gladstein, Graham Gower, Christopher C. Kyriazis, Aaron P. Ragsdale, Georgia Tsambos, Franz Baumdicker, Jedidiah Carlson, Reed A. Cartwright, Arun Durvasula, Ilan Gronau, Bernard Kim, Patrick McKenzie, Philipp W. Messer, Ekaterina Noskova, Diego Ortega‐Del Vecchyo, Fernando Racimo, Travis J. Struck, Simon Gravel, Ryan N. Gutenkunst, Kirk E. Lohmueller, Peter L. Ralph, Daniel R. Schrider, Adam Siepel, Jerome Kelleher, Andrew D. Kern

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoSimons Center for Quantitative Biology, Cold Spring Harbor LaboratoryNational Institutes of HealthUniversity of California Institute for Mexico and the United StatesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaRobertson FoundationNational Human Genome Research InstituteVillum FondenNational Evolutionary Synthesis Center
Mots-clésPython (programming language)Computer scienceData sciencePopulationResource (disambiguation)InferenceArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The explosion in population genomic data demands ever more complex modes of analysis, and increasingly, these analyses depend on sophisticated simulations. Recent advances in population genetic simulation have made it possible to simulate large and complex models, but specifying such models for a particular simulation engine remains a difficult and error-prone task. Computational genetics researchers currently re-implement simulation models independently, leading to inconsistency and duplication of effort. This situation presents a major barrier to empirical researchers seeking to use simulations for power analyses of upcoming studies or sanity checks on existing genomic data. Population genetics, as a field, also lacks standard benchmarks by which new tools for inference might be measured. Here, we describe a new resource, stdpopsim, that attempts to rectify this situation. Stdpopsim is a community-driven open source project, which provides easy access to a growing catalog of published simulation models from a range of organisms and supports multiple simulation engine backends. This resource is available as a well-documented python library with a simple command-line interface. We share some examples demonstrating how stdpopsim can be used to systematically compare demographic inference methods, and we encourage a broader community of developers to contribute to this growing resource.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Logiciel
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,079

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Science ouverte

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation · Sans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes · Logiciel

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

En bref

Citations256
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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