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Enregistrement W3214361435 · doi:10.1093/bioinformatics/btab754

Mian: interactive web-based microbiome data table visualization and machine learning platform

2021· article· en· W3214361435 sur OpenAlexaff
Boyang Tom Jin, Feng Xu, Raymond T. Ng, James C. Hogg

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Categorical variableSource codeVisualizationMachine learningMetadataData miningArtificial intelligenceMIT LicenseTable (database)LicenseInformation retrievalWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Mian is a web application to interactively visualize, run statistical tools and train machine learning models on operational taxonomic unit (OTU) or amplicon sequence variant (ASV) datasets to identify key taxonomic groups, diversity trends or taxonomic composition shifts in the context of provided categorical or numerical sample metadata. Tools, including Fisher's exact test, Boruta feature selection, alpha and beta diversity, and random forest and deep neural network classifiers, facilitate open-ended data exploration and hypothesis generation on microbial datasets. AVAILABILITY: Mian is freely available at: miandata.org. Mian is an open-source platform licensed under the MIT license with source code available at github.com/tbj128/mian. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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