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Enregistrement W3042035070 · doi:10.1186/s12863-020-00880-0

A database for ITS2 sequences from nematodes

2020· article· en· W3042035070 sur OpenAlexafffund
Matthew L. Workentine, Rebecca Chen, Shawna Zhu, Stefan Gavriliuc, Nicolette A. Shaw, Jill de Rijke, Elizabeth Redman, Russell W. Avramenko, Janneke Wit, Jocelyn Poissant, John S. Gilleard

Notice bibliographique

RevueBMC Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensCargill (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Agriculture and ForestryUniversity of Calgary
Mots-clésDatabaseIdentification (biology)BiologyPopulationComputer scienceEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Marker gene surveys have a wide variety of applications in species identification, population genetics, and molecular epidemiology. As these methods expand to new types of organisms and additional markers beyond 16S and 18S rRNA genes, comprehensive databases are a critical requirement for proper analysis of these data. RESULTS: Here we present an ITS2 rDNA database for marker gene surveys of both free-living and parasitic nematode populations and the software used to build the database. This is currently the most complete and up-to-date ITS2 database for nematodes and is able to reproduce previous analysis that used a smaller database. CONCLUSIONS: This database is an important resource for researchers working on nematodes and also provides a tool to create ITS2 databases for any given taxonomy.

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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,047

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations110
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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