<i>i</i>DeLUCS: a deep learning interactive tool for alignment-free clustering of DNA sequences
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: We present an interactive Deep Learning-based software tool for Unsupervised Clustering of DNA Sequences (iDeLUCS), that detects genomic signatures and uses them to cluster DNA sequences, without the need for sequence alignment or taxonomic identifiers. iDeLUCS is scalable and user-friendly: its graphical user interface, with support for hardware acceleration, allows the practitioner to fine-tune the different hyper-parameters involved in the training process without requiring extensive knowledge of deep learning. The performance of iDeLUCS was evaluated on a diverse set of datasets: several real genomic datasets from organisms in kingdoms Animalia, Protista, Fungi, Bacteria, and Archaea, three datasets of viral genomes, a dataset of simulated metagenomic reads from microbial genomes, and multiple datasets of synthetic DNA sequences. The performance of iDeLUCS was compared to that of two classical clustering algorithms (k-means++ and GMM) and two clustering algorithms specialized in DNA sequences (MeShClust v3.0 and DeLUCS), using both intrinsic cluster evaluation metrics and external evaluation metrics. In terms of unsupervised clustering accuracy, iDeLUCS outperforms the two classical algorithms by an average of ∼20%, and the two specialized algorithms by an average of ∼12%, on the datasets of real DNA sequences analyzed. Overall, our results indicate that iDeLUCS is a robust clustering method suitable for the clustering of large and diverse datasets of unlabeled DNA sequences. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: iDeLUCS is available at https://github.com/Kari-Genomics-Lab/iDeLUCS under the terms of the MIT licence.
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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 ».