TOUCAN: a framework for fungal biosynthetic gene cluster discovery
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 Fungal secondary metabolites (SMs) are an important source of numerous bioactive compounds largely applied in the pharmaceutical industry, as in the production of antibiotics and anticancer medications. The discovery of novel fungal SMs can potentially benefit human health. Identifying biosynthetic gene clusters (BGCs) involved in the biosynthesis of SMs can be a costly and complex task, especially due to the genomic diversity of fungal BGCs. Previous studies on fungal BGC discovery present limited scope and can restrict the discovery of new BGCs. In this work, we introduce TOUCAN, a supervised learning framework for fungal BGC discovery. Unlike previous methods, TOUCAN is capable of predicting BGCs on amino acid sequences, facilitating its use on newly sequenced and not yet curated data. It relies on three main pillars: rigorous selection of datasets by BGC experts; combination of functional, evolutionary and compositional features coupled with outperforming classifiers; and robust post-processing methods. TOUCAN best-performing model yields 0.982 F-measure on BGC regions in the Aspergillus niger genome. Overall results show that TOUCAN outperforms previous approaches. TOUCAN focuses on fungal BGCs but can be easily adapted to expand its scope to process other species or include new features.
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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 découle