MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296552799 · doi:10.12688/f1000research.123591.1

Squalomix: shark and ray genome analysis consortium and its data sharing platform

2022· preprint· en· W4296552799 sur OpenAlexfundno aff
Osamu Nishimura, John Rozewicki, Kazuaki Yamaguchi, Kaori Tatsumi, Yuta Ohishi, Tazro Ohta, Masaru Yagura, Taiki Niwa, Chiharu Tanegashima, Akinori Teramura, Shotaro Hirase, Akane Kawaguchi, Milton Tan, Salvatore D’Aniello, L. Filipe C. Castro, André M. Machado, Mitsumasa Koyanagi, Akihisa Terakita, Ryo Misawa, Masayuki Horie, Junna Kawasaki, Takashi Asahida, Atsuko Yamaguchi, Kiyomi Murakumo, Rui Matsumoto, Iker Irisarri, Norio Miyamoto, Atsushi Toyoda, S. Tanaka, Tatsuya Sakamoto, Yasuko Semba, Shinya Yamauchi, Kazuyuki Yamada, Kiyonori Nishida, Itsuki Kiyatake, Keiichi Sato, Susumu Hyodo, Mitsutaka Kadota, Yoshinobu Uno, Shigehiro Kuraku

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRIKEN Center for Biosystems Dynamics ResearchInstitute of GeneticsRIKENJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institute of Genetics
Mots-clésGenomeBiologyComputational biologyEvolutionary biologyPhylogenomicsGeneGeneticsPhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The taxon Elasmobranchii (sharks and rays) contains one of the long-established evolutionary lineages of vertebrates with a tantalizing collection of species occupying critical aquatic habitats. To overcome the current limitation in molecular resources, we launched the Squalomix Consortium in 2020 to promote a genome-wide array of molecular approaches, specifically targeting shark and ray species. Among the various bottlenecks in working with elasmobranchs are their elusiveness and low fecundity as well as the large and highly repetitive genomes. Their peculiar body fluid composition has also hindered the establishment of methods to perform routine cell culturing required for their karyotyping. In the Squalomix consortium, these obstacles are expected to be solved through a combination of in-house cytological techniques including karyotyping of cultured cells, chromatin preparation for Hi-C data acquisition, and high fidelity long-read sequencing. The resources and products obtained in this consortium, including genome and transcriptome sequences, a genome browser powered by JBrowse2 to visualize sequence alignments, and comprehensive matrices of gene expression profiles for selected species are accessible through https://github.com/Squalomix/info.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,016
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueF1000ResearchMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207