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Enregistrement W4320913071 · doi:10.1038/s41586-022-05633-w

The case for standardizing gene nomenclature in vertebrates

2023· letter· en· W4320913071 sur OpenAlexaff
Fiona McCarthy, Tamsin E. M. Jones, Anne E. Kwitek, Cynthia L. Smith, Peter D. Vize, Monte Westerfield, Elspeth A. Bruford

Notice bibliographique

RevueNature · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthWellcome TrustEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Department of AgricultureHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésNomenclatureGene nomenclatureGeneBiologyComputational biologyEvolutionary biologyGeneticsZoologyTaxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standardized gene nomenclature supports unambiguous communication and identification of the scientific literature associated with genes; to support the increasing number of annotated genomes that are now available for comparative studies, gene nomenclature authorities coordinate the assignment of approved gene names that can be readily applied across species. Theofanopoulou et al. 1 propose a new nomenclature for the genes that encode oxytocin and arginine vasopressin and their receptors. Rather than changing to a different nomenclature, we suggest minor updates to the current approved nomenclature of these vertebrate genes to better reflect their evolutionary history. We call on authors, journal editors and reviewers to help support communication and indexing of gene-related publications by working with existing gene nomenclature committees and ensuring that standardized gene nomenclature is routinely used.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0400,064
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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