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Enregistrement W4237335579 · doi:10.1093/nar/gkt1102

The Reactome pathway knowledgebase

2013· article· en· W4237335579 sur OpenAlexaff
David Croft, Robin Haw, M Orlic-Milacic, Joel Weiser, Guanming Wu, Michael Caudy, Phani Garapati, Marc Gillespie, Maulik R. Kamdar, Bijay Jassal, Lisa Matthews, Bruce May, Stanislav Palatnik, Karen Rothfels, Veronica Shamovsky, Heeyeon Song, Mark Williams, Ewan Birney, Henning Hermjakob, Lincoln Stein, Peter D’Eustachio

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésBiologyAnnotationComputational biologyProteomeHuman proteome projectHuman diseaseComputer scienceBioinformaticsGeneticsProteomicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactome (http://www.reactome.org) is a manually curated open-source open-data resource of human pathways and reactions. The current version 46 describes 7088 human proteins (34% of the predicted human proteome), participating in 6744 reactions based on data extracted from 15 107 research publications with PubMed links. The Reactome Web site and analysis tool set have been completely redesigned to increase speed, flexibility and user friendliness. The data model has been extended to support annotation of disease processes due to infectious agents and to mutation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,040

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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
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 957
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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