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Enregistrement W4210914372 · doi:10.1093/genetics/iyac003

WormBase in 2022—data, processes, and tools for analyzing <i>Caenorhabditis elegans</i>

2022· article· en· W4210914372 sur OpenAlexaff
Paul A. Davis, Magdalena Zarowiecki, Valerio Arnaboldi, Andrés Becerra, Scott Cain, Juancarlos Chan, Wen J. Chen, Jaehyoung Cho, Eduardo da Veiga Beltrame, Stavros Diamantakis, Sibyl Gao, Dionysios Grigoriadis, Christian A Grove, Todd Harris, Ranjana Kishore, Tuan Anh Le, Raymond Lee, Manuel Luypaert, Hans‐Michael Müller, Cecilia Nakamura, Paulo Nuin, Michael Paulini, Mark Quinton-Tulloch, Daniela Raciti, Faye H. Rodgers, Matthew Russell, Gary Schindelman, Archana Singh, Tim Stickland, Kimberly Van Auken, Qinghua Wang, Gary W. Williams, A. Jordan Wright, Karen Yook, Matthew Berriman, Kevin Howe, Tim Schedl, Lincoln Stein, Paul W. Sternberg

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Human Genome Research InstituteMedical Research Council
Mots-clésCaenorhabditis elegansBiologyWorkflowGenomicsData scienceData curationGenomeAllianceCaenorhabditisComputational biologyGeneticsComputer scienceDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WormBase (www.wormbase.org) is the central repository for the genetics and genomics of the nematode Caenorhabditis elegans. We provide the research community with data and tools to facilitate the use of C. elegans and related nematodes as model organisms for studying human health, development, and many aspects of fundamental biology. Throughout our 22-year history, we have continued to evolve to reflect progress and innovation in the science and technologies involved in the study of C. elegans. We strive to incorporate new data types and richer data sets, and to provide integrated displays and services that avail the knowledge generated by the published nematode genetics literature. Here, we provide a broad overview of the current state of WormBase in terms of data type, curation workflows, analysis, and tools, including exciting new advances for analysis of single-cell data, text mining and visualization, and the new community collaboration forum. Concurrently, we continue the integration and harmonization of infrastructure, processes, and tools with the Alliance of Genome Resources, of which WormBase is a founding member.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,050

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations311
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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