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Enregistrement W4387944309 · doi:10.52843/cassyni.44vfhg

Coding bacterial genetic information into structural attributes

2021· preprint· en· W4387944309 sur OpenAlexaff
Scheila de Ávila e Silva, Gustavo Sganzerla Martinez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromoterGeneticsBiologyGeneComputational biologyTranscription (linguistics)Coding regionSigma factorTranscription factorDNAResponse elementGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gene transcription of bacteria starts with a promoter sequence being recognized by a transcription factor found in the RNAP enzyme, this process is assisted through the conservation of nucleotides as well as other factors governing these intergenic regions. Faced with this, the coding of genetic information into physical aspects of the DNA such as enthalpy, stability, and base-pair stacking could suggest promoter activity as well as protrude differentiation of promoter and non-promoter data. In this work, a total of 3131 promoter sequences associated to six different sigma factors in the bacterium E. coli were converted into numeric attributes, a strong set of control sequences referring to a shuffled version of the original sequences as well as coding regions is provided. Then, the parameterized genetic information was normalized, exhaustively analyzed through statistical tests. The results suggest that strong signals in the promoter sequences match the binding site of transcription factor proteins, indicating that promoter activity is well represented by its conversion into physical attributes. Moreover, the features tested in this report conveyed significant variances between promoter and control data, enabling these features to be employed in bacterial promoter classification. The results produced here may aid in bacterial promoter recognition by providing a robust set of biological inferences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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