VIRIDIC – a novel tool to calculate the intergenomic similarities of prokaryote-infecting viruses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nucleotide based intergenomic similarities are useful to understand how viruses are related with each other and to classify them. Here we have developed VIRIDIC, which implements the traditional algorithm used by the International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV), Bacterial and Archaeal Viruses Subcommittee, to calculate virus intergenomic similarities. When compared with other software, VIRIDIC gave the best agreement with the traditional algorithm. Furthermore, it proved best at estimating the relatedness between more distantly related phages, relatedness that other tools can significantly overestimate. In addition to the intergenomic similarities, VIRIDIC also calculates three indicators of the alignment ability to capture the relatedness between viruses: the aligned fractions for each genome in a pair and the length ratio between the two genomes. The main output of VIRIDIC is a heatmap integrating the intergenomic similarity values with information regarding the genome lengths and the aligned genome fraction. VIRIDIC is available at viridic.icbm.de, both as a web-service and a stand-alone tool. It allows fast analysis of large phage genome datasets, especially in the stand-alone version, which can be run on the user’s own servers and can be integrated in bioinformatics pipelines. VIRIDIC was developed having viruses of Bacteria and Archaea in mind, however, it could potentially be used for eukaryotic viruses as well, as long as they are monopartite.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle