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Enregistrement W3072271736 · doi:10.1093/gigascience/giaa080

Initial data release and announcement of the 10,000 Fish Genomes Project (Fish10K)

2020· article· en· W3072271736 sur OpenAlexaff
Guangyi Fan, Yue Song, Liandong Yang, Xiaoyun Huang, Mengqi Zhang, Xianwei Yang, Yue Chang, He Zhang, Yongxin Li, Shanshan Liu, Lili Yu, Jeffery Chu, Inge Seim, Chenguang Feng, Thomas J. Near, Rod A. Wing, Wen Wang, Kun Wang, Jing Wang, Xun Xu, Huanming Yang, Xin Liu, Nansheng Chen, Shunping He

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertebrateFish <Actinopterygii>WorkflowGenomeGenomicsBiologyEvolutionary biologyProcurementData scienceComputer scienceComputational biologyFisheryBusinessDatabaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With more than 30,000 species, fish-including bony, jawless, and cartilaginous fish-are the largest vertebrate group, and include some of the earliest vertebrates. Despite their critical roles in many ecosystems and human society, fish genomics lags behind work on birds and mammals. This severely limits our understanding of evolution and hinders progress on the conservation and sustainable utilization of fish. RESULTS: Here, we announce the Fish10K project, a portion of the Earth BioGenome Project aiming to sequence 10,000 representative fish genomes in a systematic fashion within 10 years, and we officially welcome collaborators to join this effort. As a step towards this goal, we herein describe a feasible workflow for the procurement and storage of biospecimens, as well as sequencing and assembly strategies. CONCLUSIONS: To illustrate, we present the genomes of 10 fish species from a cohort of 93 species chosen for technology development.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,057

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations100
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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