DoubleRecViz: a web-based tool for visualizing transcript–gene–species tree reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: A phylogenetic tree reconciliation is a mapping of one phylogenetic tree onto another which represents the co-evolution of two sets of taxa (e.g. parasite-host co-evolution, gene-species co-evolution). The reconciliation framework was extended to allow modeling the co-evolution of three sets of taxa such as transcript-gene-species co-evolutions. Several web-based tools have been developed for the display and manipulation of phylogenetic trees and co-phylogenetic trees involving two trees, but there currently exists no tool for visualizing the joint reconciliation between three phylogenetic trees. RESULTS: Here, we present DoubleRecViz, a web-based tool for visualizing double reconciliations between phylogenetic trees at three levels: transcript, gene and species. DoubleRecViz extends the RecPhyloXML model-developed for gene-species tree reconciliation-to represent joint transcript-gene and gene-species tree reconciliations. It is implemented using the Dash library, which is a toolbox that provides dynamic visualization functionalities for web data visualization in Python. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: DoubleRecViz is available through a web server at https://doublerecviz.cobius.usherbrooke.ca. The source code and information about installation procedures are also available at https://github.com/UdeS-CoBIUS/DoubleRecViz. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».