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Enregistrement W4298326878 · doi:10.1186/s13072-022-00467-2

A standardized nomenclature for mammalian histone genes

2022· review· en· W4298326878 sur OpenAlexaff
Ruth L. Seal, Paul Denny, Elspeth A. Bruford, Anna K. Gribkova, David Landsman, William F. Marzluff, Monica McAndrews, Anna R. Panchenko, Alexey К. Shaytan, Paul B. Talbert

Notice bibliographique

RevueEpigenetics & Chromatin · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesRussian Science FoundationEuropean Molecular Biology LaboratoryWellcome TrustHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésGene nomenclatureNomenclatureBiologyHistoneGeneticsVertebrateGeneSAP30Computational biologyGenomeEvolutionary biologyHistone H1ZoologyTaxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Histones have a long history of research in a wide range of species, leaving a legacy of complex nomenclature in the literature. Community-led discussions at the EMBO Workshop on Histone Variants in 2011 resulted in agreement amongst experts on a revised systematic protein nomenclature for histones, which is based on a combination of phylogenetic classification and historical symbol usage. Human and mouse histone gene symbols previously followed a genome-centric system that was not applicable across all vertebrate species and did not reflect the systematic histone protein nomenclature. This prompted a collaboration between histone experts, the Human Genome Organization (HUGO) Gene Nomenclature Committee (HGNC) and Mouse Genomic Nomenclature Committee (MGNC) to revise human and mouse histone gene nomenclature aiming, where possible, to follow the new protein nomenclature whilst conforming to the guidelines for vertebrate gene naming. The updated nomenclature has also been applied to orthologous histone genes in chimpanzee, rhesus macaque, dog, cat, pig, horse and cattle, and can serve as a framework for naming other vertebrate histone genes in the future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,008

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
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 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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