EUGENe: A Python toolkit for predictive analyses of regulatory sequences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep learning (DL) has become a popular tool to study cis-regulatory element function. Yet efforts to design software for DL analyses in genomics that are Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR) have fallen short of fully meeting these criteria. Here we present EUGENe ( E lucidating the U tility of G enomic E lements with Ne ural Nets), a FAIR toolkit for the analysis of labeled sets of nucleotide sequences with DL. EUGENe consists of a set of modules that empower users to execute the key functionality of a DL workflow: 1) extracting, transforming and loading sequence data from many common file formats, 2) instantiating, initializing and training diverse model architectures, and 3) evaluating and interpreting model behavior. We designed EUGENe to be simple; users can develop workflows on new or existing datasets with two customizable Python objects, annotated sequence data (SeqData) and PyTorch models (BaseModel). The modularity and simplicity of EUGENe also make it highly extensible and we illustrate these principles through application of the toolkit to three predictive modeling tasks. First, we train and compare a set of built-in models along with a custom architecture for the accurate prediction of activities of plant promoters from STARR-seq data. Next, we apply EUGENe to an RNA binding prediction task and showcase how seminal model architectures can be retrained in EUGENe or imported from Kipoi. Finally, we train models to classify transcription factor binding by wrapping functionality from Janngu, which can efficiently extract sequences in BED file format from the human genome. We emphasize that the code used in each use case is simple, readable, and well documented ( https://eugene-tools.readthedocs.io/en/latest/index.html ). We believe that EUGENe represents a springboard toward a collaborative ecosystem for DL applications in genomics research. EUGENe is available for download on GitHub ( https://github.com/cartercompbio/EUGENe ) along with several introductory tutorials and for installation on PyPi ( https://pypi.org/project/eugene-tools/ ).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».