MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047277914 · doi:10.1534/g3.120.401554

A Comprehensive, Flexible Collection of SARS-CoV-2 Coding Regions

2020· article· en· W3047277914 sur OpenAlexafffund
Dae‐Kyum Kim, Jennifer J. Knapp, Da Kuang, Aditya Chawla, Patricia Cassonnet, Hunsang Lee, Dayag Sheykhkarimli, Payman Samavarchi‐Tehrani, Hala Abdouni, Ashyad Rayhan, Roujia Li, Oxana Pogoutse, Étienne Coyaud, Sylvie van der Werf, Caroline Demeret, Anne‐Claude Gingras, Mikko Taipale, Brian Raught, Yves Jacob, Frederick P. Roth

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchPrincess Margaret Cancer CentreSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)CoronavirusPandemicCoding region2019-20 coronavirus outbreakComputational biologyCoding (social sciences)BiologyViral life cycleComputer scienceVirologyGeneGeneticsGenomeMedicineMathematicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is facing a global pandemic of COVID-19 caused by the SARS-CoV-2 coronavirus. Here we describe a collection of codon-optimized coding sequences for SARS-CoV-2 cloned into Gateway-compatible entry vectors, which enable rapid transfer into a variety of expression and tagging vectors. The collection is freely available. We hope that widespread availability of this SARS-CoV-2 resource will enable many subsequent molecular studies to better understand the viral life cycle and how to block it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,008

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueG3 Genes Genomes GeneticsMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207