A predictive modeling approach for cell line-specific long-range regulatory interactions
Notice bibliographique
Résumé
Nucl. Acids Res. 43 (18): 8694–8712. doi: 10.1093/nar/gkv865 The authors wish to make the following corrections to Figure 5: Evaluation of genome-wide enhancer-promoter interaction maps. (A) Shown is the distribution of normalized Hi-C contact count frequencies in genome-wide predictions for the H1hesc cell line. H1hesc-top: the interactions in the 90% confidence of the classifier trained using only H1hesc 5C data, H1hesc-bottom: interactions predicted at 10% confidence by the classifier trained only on the H1hesc data, percentile-top and percentile-bottom: Same as in H1hesc-top and bottom but using predictions from the percentile ensemble. PRESTIGE: interactions obtained from the PRESTIGE method, IMPET: interactions obtained from the IM-PET method. (B) Distribution of the number of interactions as a function of genomic distance using H1hesc-only classifier (RIPPLE H1hesc CV), Ensemble (RIPPLE H1hesc Ensemble), PRESTIGE and IMPET. (C) Fold enrichment of predicted interactions from RIPPLE, IMPET and PRESTIGE in experimental data sets of long-range interactions generated using ChIA-PET or high-resolution Hi-C. Each barplot shows a fold-enrichment measure of the number of recovered interactions of a particular type in the high confidence set of interactions. The RNA_PolII_1 data set is from Li et al., whereas the RNA_POLII_2 data set is from Heidari et al. All data sets other than Hires_Hi-C are ChIA-PET data sets. (D) Shown is the number of data sets for different cell lines (column) in which a method (row) was the best (highest fold enrichment) among the three methods compared. The greater the number the more often was a method ranked the best. In Figure 5B, the bottom panel is incorrectly labelled as RIPPLE. The correct method and label, as stated in the figure caption, should be IMPET. A corrected Figure is provided below. The results and conclusion of the article are not affected and remain valid. The authors apologise to the readers for the inconvenience caused.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».