Demonstrating the utility of flexible sequence queries against indexed short reads with FlexTyper
Notice bibliographique
Résumé
These data files are for the manuscript titled: Demonstrating the utility of flexible sequence queries against indexed short reads with FlexTyper. Accepted for publication in PLoS Computational Biology. There is a version of the manuscript available on biorxiv: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.03.02.973750v2 Within this upload are query files used for querying with the FlexTyper tool: CAAPA_PanGenome_Query.tsv - African Contig Query File hla_seqs_query.tsv - HLA Sequence Query File KIR_query.tsv - KIR Kmer Query File SProbeQuery.tsv - CytoscanHD SNP Query File path_query.txt - Pathogen Query File Additionally there are output files from each of these searches, across nine individuals: *KPIMarkers.tsv - Note the (*), 9 samples searched against the KPI markers *Ancestry_FTSearch_k31s10m200u - Note the (*), 9 samples searched against the ancestry markers ERR1955491_Cytoscan_FTSearch_Paper_k31s10m200u_Final.tsv - Searched against the Cytoscan SNP probes CombinedAfrican_UniqReads_k50s10m100u.tsv - Combined counts across the African Contigs.<br> There are both Centrifuge and Kraken2 reports for mixed patient samples Patient*_Kraken2_Report - Kraken2 Reports for the mixed viral "patient" samples. Patient*Centrifuge - Centrifuge Reports for the mixed viral "Patient" samples The collated Tables for Mixed or pure viral counts: CollatedNonMixedVirus.csv MixedViralAnalysis.tsv CombinedCentrifuge.tsv CollatedNonMixedVirusUniqRead.csv <br> The files within this repository are connected to the analysis directory for code: https://github.com/Phillip-a-richmond/FlexTyper_manuscript Please submit issues with this data to that github repository.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».