MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389679091 · doi:10.1101/2023.12.09.570948

Variant Mapping Application: Customize And Annotate Figures Of Voltage-Gated Sodium Channel

2023· preprint· en· W4389679091 sur OpenAlexaff
Winnie Wen, Arjun Mahadevan, R. Ryley Parrish, Richard A. Dean, Alison Cutts, J. P. Johnson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIon channelSodium channelComputational biologyChannel (broadcasting)PhenotypeMutationGeneBiologyGeneticsChemistrySodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Voltage-gated sodium ion channels allow for the initiation and transmission of action potentials. There is a high interest in research and drug development to selectively target these ion channels to treat epilepsy and other disorders such as pain. Scientific literature and presentations often incorporate maps of these integral membrane proteins with markers indicating gene mutations to highlight genotype/phenotype correlations. There is a need for automated tools to create high quality figures with mutation (variant) locations displayed on these channel maps. This manuscript introduces a simple application to create visualization for mutations on alpha voltage-gated sodium channels, created using the D3.js library. The application allows for mapping of variant sequences, as well as important properties like the type of variant and the phenotypes linked to the variant. It also allows for customizability and the production of high-quality images for publication. This application and code base can further be extrapolated to other ion channels as well.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,048

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreLogiciel

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetIon channel regulation and function→Travaux en français237 207→