A Prediction Approach for the Functional Effects of Non-Coding Gene Variants
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to develop an approach for predicting the functional effects of variants of non-coding genes which have great importance in human genetics. Non-coding genes have formed a very vital field of study since they have a high effect on diseases. However, little is known about non-coding genes compared to coding genes, and they are found in the body almost 9 times more than coding genes. This is a critical issue, and i t is very important to predict the effects of these genes, which are so abundant in the body and difficult to understand. This exhibits the motivation of the study described in the paper. For this purpose, an extensive literature review was first conducted, and possible datasets that could be used were examined. Then, using Python programming language, we developed a prediction model with high accuracy. After investigating how important non-coding gene variants are, and in what areas they can be used, we decided to use a functional interaction network from the deep learning models as the most suitable method. We used STRING (Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins) which is a biological database and web resource of known and predicted protein-protein interactions. As a second step, we generated feature vectors. After checking the overlap of non-coding genes, we extracted three types of feature vectors. Identifying protein interaction network in Python, the outcome describes the interplay between the biomolecules encoded by genes. It allows to understand the complexities of cellular functions, and even predict potential therapeutics. As a last step, we implemented a deep learning model which included three fully connected (FC) layers, also known as dense layers, with dimensions 40, 10, and 2, respectively. Experimental results demonstrate that the proposed method captured high accuracy values.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».