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Enregistrement W4297838801 · doi:10.21203/rs.3.rs-2059469/v1

A technical guide to TRITEX, a computational pipeline for chromosome-scale sequence assembly of plant genomes

2022· preprint· en· W4297838801 sur OpenAlexaff
Marina Püpke Marone, Harmeet Chawla Singh, Curtis Pozniak, Martin Mascher

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Commission
Mots-clésContigWorkflowGenomeComputer scienceSequence assemblyPipeline (software)Reference genomeSequence (biology)Computational biologyBiologyProgramming languageGeneticsDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background As complete and accurate genome sequences are becoming easier to obtain, more researchers wish to get one or more of them to support their research endeavors. Reliable and well-documented sequence assembly workflows find use in reference or pan-genome projects. Results We describe modifications to the TRITEX genome assembly workflow motivated by the rise of fast and easy long-read contig assembly of inbred plant genomes and the routine deployment of the toolchains in pan-genome projects. New features include the use as surrogates of or complements to dense genetic maps and the introduction of user-editable tables to make the curation of contig placements easier and more intuitive. Conclusion Even maximally contiguous sequence assemblies of the telomere-to-telomere sort, and to a yet greater extent, the fragmented kind require validation, correction, and comparison to reference standards. As pan-genomics is burgeoning, these tasks are bound to become more widespread and TRITEX is one tool to get them done. This technical guide is supported by a step-by-step computational tutorial accessible under https://tritexassembly.bitbucket.io/. The TRITEX source code is hosted under this URL: https://bitbucket.org/tritexassembly.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,127

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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