EcoToxXplorer: Leveraging Design Thinking to Develop a Standardized Web-Based Transcriptomics Analytics Platform for Diverse Users
Notice bibliographique
Résumé
The generation and use of transcriptomics data across the life sciences have risen sharply in recent years driven largely by advances in biotechnology and computational biology. Within the field of environmental toxicology, the data being generated from these efforts are providing important insights into stressor‐induced perturbations at the molecular level and helping increase understanding of causal linkages to connect such molecular perturbations with adverse outcomes at the whole‐organism level (Villeneuve et al., 2014). Despite impressive advances in these areas, the scope and pace of adoption of transcriptomics approaches in the practices of chemical risk assessment and environmental management have generally not met the expectations of their proponents (Mondou et al., 2021; Pain et al., 2020). A major challenge with transcriptomics data is that they can be complex and difficult for users to distill and synthesize into clear and actionable insights. Transcriptomics technologies can generate a tremendous amount of data, and accordingly the handling and analysis of these data require powerful computers and comprehensive databases along with bioinformatics and programming know‐how. Even studies of a few dozen genes can prove difficult for many users in terms of data management, analysis, and interpretation. These challenges are compounded for ecological species, which have far fewer and less developed knowledgebases and user‐friendly software tools compared to common model organisms. Further, tools that do exist are generally designed for ‘omics specialists rather than novice users.
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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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,015 |
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 ».