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Enregistrement W3202235276 · doi:10.20944/preprints202109.0485.v1

The Case for Standardising Gene Nomenclature Across Vertebrates

2021· preprint· en· W3202235276 sur OpenAlexaff
Fiona McCarthy, Tamsin E. M. Jones, Anne E. Kwitek, Cynthia L. Smith, Peter D. Vize, Monte Westerfield, Elspeth A. Bruford

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNomenclatureGene nomenclatureIdentification (biology)GeneMeaning (existential)Computational biologyBiologyGeneticsTaxonomy (biology)PsychologyZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standardized gene nomenclature supports unambiguous communication and identification of the scientific literature associated with genes. To support the increasing number of annotated genomes that are now available for comparative studies, gene nomenclature authorities coordinate the assignment of approved gene names that can be readily propagated across species without losing their sense of meaning. Theofanopoulou et al (Theofanopoulou et al. 2021) propose nomenclature changes to the genes encoding oxytocin and arginine vasopressin and their receptors which would hinder comparative studies and literature identification. Instead, we propose minor updates to the current approved nomenclature of these vertebrate genes to better reflect their evolutionary history, without confusing the literature that already exists around these well-studied genes. We encourage authors to work with nomenclature committees to ensure any novel gene names fit current guidelines so that their publications can be readily indexed and made accessible. Moreover, we call on journal editors and reviewers to help support communication and indexing of gene-related publications by ensuring that standardized gene nomenclature is routinely used.

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)0,253
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,316
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2530,316
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0220,041
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0110,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,249 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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