RNA-editing in Basidiomycota, revisited
Notice bibliographique
Résumé
We downloaded genomic and transcriptomic read data used in this study from the NCBI database (Table 2 ). The genome and transcriptome reads were de-duplicated to remove polymerase chain reaction products using Dedupe in BBTools ( https://sourceforge.net/projects/bbmap/ ). Subsequently, the reads were quality controlled using TrimGalore ( https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/trim_galore/ ) by filtering out the reads with bad base quality (<20) and short length (<40). We aligned filtered genomic and transcriptome reads against the corresponding genome assemblies using Bowtie v2.3.5.1 ( http://bowtie-bio.sourceforge.net ) and HISAT v2.1.0 ( http://www.ccb.jhu.edu/software/hisat/ ), respectively. The candidate RNA-editing sites were detected using JACUSA v1.3.0 [ 9 ] (call-2 --filter-flags 1024 --min-mapq1 0 --min-mapq2 0 --pileup-filter S). The variants supported with <20 total mapped reads, <5 or <10% of variant reads, and any sites with matching gDNA variants (>5% variants of mapped reads) were ignored. We used SPAdes v3.13.0 ( http://cab.spbu.ru/software/spades ) (--careful --cov-cutoff auto) to reassemble D. quercina genomic reads. The original and newly assembled genomes were aligned using NUCmer 4.0.0beta2 ( http://mummer.sourceforge.net ) to find corresponding sites. The RNA reads from the same isolates that DNA reads were generated were downloaded from MycoCosm ( https://mycocosm.jgi.doe.gov/ ) [ 10 ].
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».