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Enregistrement W4241891316 · doi:10.3410/f.735729556.793560891

Faculty Opinions recommendation of A White-Box Machine Learning Approach for Revealing Antibiotic Mechanisms of Action.

2019· dataset· en· W4241891316 sur OpenAlexfundno aff
Jens Nielsen

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDefense Threat Reduction AgencyHansjörg Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard UniversityNovo Nordisk FondenNovo NordiskPaul G. Allen Frontiers GroupBroad InstituteMcMaster UniversityNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMachine learningArtificial intelligenceWhite boxComputer scienceWhite (mutation)Computational biologyAntibioticsDeep learningAction (physics)BiologyGeneticsPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current machine learning techniques enable robust association of biological signals with measured phenotypes, but these approaches are incapable of identifying causal relationships.Here we develop an integrated "white-box" biochemical screening, network modeling and machine learning approach for revealing causal mechanisms and apply this approach towards understanding antibiotic efficacy.We counter-screen diverse metabolites against bactericidal antibiotics in Escherichia coli and simulate their corresponding metabolic states using a genome-scale metabolic network model.Regression of the measured screening data on model simulations reveals that

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,098

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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