SigTools: Exploratory Visualization for Genomic Signals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation With the advancement of sequencing technologies, genomic data sets are constantly being expanded by high volumes of different data types. One recently introduced data type in genomic science is genomic signals, which are usually short-read coverage measurements over the genome. An example of genomic signals is Epigenomic marks which are utilized to locate functional and nonfunctional elements in genome annotation studies. To understand and evaluate the results of such studies, one needs to understand and analyze the characteristics of the input data. Results SigTools is an R-based genomic signals visualization package developed with two objectives: 1) to facilitate genomic signals exploration in order to uncover insights for later model training, refinement, and development by including distribution and autocorrelation plots. 2) to enable genomic signals interpretation by including correlation , and aggregation plots. Moreover, Sigtools also provides text-based descriptive statistics of the given signals which can be practical when developing and evaluating learning models. We also include results from 2 case studies. The first examines several previously studied genomic signals called histone modifications. This use case demonstrates how SigTools can be beneficial for satisfying scientists’ curiosity in exploring and establishing recognized datasets. The second use case examines a dataset of novel chromatin state features which are novel genomic signals generated by a learning model. This use case demonstrates how SigTools can assist in exploring the characteristics and behavior of novel signals towards their interpretation. In addition, our corresponding web application, SigTools-Shiny, extends the accessibility scope of these modules to people who are more comfortable working with graphical user interfaces instead of command-line tools. Availability SigTools source code, installation guide, and manual is available on http://github.com/shohre73 . Contact shohre_masoumi@sfu.ca
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,008 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».