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Enregistrement W4251595438 · doi:10.26434/chemrxiv.13515086

Topino: A Graphical Tool for Quantitative Assessment of Molecular Stream Separations

2021· preprint· en· W4251595438 sur OpenAlexafffund
Sven Kochmann, Nikita A. Ivanov, Kevin S. Lucas, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceSoftwareBottleneckGraphical user interfaceData streamEmbedded systemTelecommunicationsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In molecular-stream separation (MSS), a stream of a multi-component mixture is separated into multiple streams of individual components. Quantitative evaluation of MSS data has been a bottleneck in MSS for decades as there was no conventional way to present the data in a reproducible and uniform fashion. The roots of the problem were in the multi-dimensional nature of MSS data; even in the ideal case of steady-state separation, the data is three-dimensional: intensity and two spatial coordinates. We recently found a way to reduce the dimensionality via presenting the MSS data in a polar coordinate system and convoluting the data via integration of intensity along the radius axis. The result of this convolution is an angulagram — a simple 2D plot presenting integrated intensity vs angle. Not only does an angulagram simplify the visual assessment, but it also allows the determination of three quantitative parameters characterizing the quality of MSS: stream width, stream linearity, and stream deflection. Reliably converting an MSS image into an angulagram and accurately determining the stream parameters requires an advanced and user-friendly software tool. In this technical note, we introduce such a tool: the open-source software Topino available at https://github.com/Schallaven/topino. Topino is a stand-alone program with a modern graphical user interface that allows processing an MSS image in a fast (<2 min) and straightforward way. The robustness and ruggedness of Topino were confirmed by comparing the results obtained by three users. Topino removes the analytical bottleneck in MSS and will be an indispensable tool for MSS users with varying levels of experience. p { margin-bottom: 0.25cm; direction: ltr; line-height: 115%; text-align: left; orphans: 2; widows: 2 }a:link { color: #0000ff }

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1960,082

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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