MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4394346518 · doi:10.6084/m9.figshare.23646471

An amplicon panel for high-throughput and low-cost genotyping of Pacific oyster

2024· dataset· en· W4394346518 sur OpenAlexaff
Ben Sutherland, Neil F. Thompson, Krishna Reddy Gujjula, Claudio D. Carrasco, Srinivas Chadaram, Amy M. Chan, Curtis A. Suttle, Timothy J. Green

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmpliconThroughputGenotypingOysterFisheryPacific oysterComputer scienceBiologyGeneticsTelecommunicationsGenotypePolymerase chain reactionGeneWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data inputs for the manuscript "An amplicon panel for high-throughput and low-cost genotyping of Pacific oyster Crassostrea gigas". Includes:Data from Sutherland et al. 2020, not originally uploaded and uploaded with permission from primary author:- populations_single_snp_HWE.raw (plink format, single-SNP per locus filtered output from Stacks populations module)- populations.snps.vcf (as above, but VCF format)New data, multilocus genotypes from the pilot study from the present analysis:- R_2022_08_04_S5XL.xls (initial run samples using Cgig_v.1.0 amplicon panel)- R_2022_10_07_S5XL.xls (second run using Cgig_v.1.0 amplicon panel)- my_data_ind-to-pop_annot (tab-delim text file interp of populations; note: samples 1601-1608 are cultured samples from China, not wild samples, and this is dealt with in the analysis script)- selected_mnames.csv (tab-delim text file that outlines each marker name and the reason it was included in the design)- GBMF_pilot_sample_ID_barcode_run_from_variantCaller_output_2023-07-27.xlsx (Excel file showing run name, barcode ID, and sample ID for the pilot study) - rubias_142_ind_364_loc_2024-04-03.txt (rubias file, all filtered loci for parentage analysis) - rubias_142_ind_328_loc_2024-04-03.txt (rubias file, all filtered loci, and any loci with significant Mendelian incompatibilities removed, please see published article) New data, multilocus genotypes from the Oregon State University (OSU) Molluscan Broodstock Program (MBP):- R_2023_07_26_12_44_23_user_GSS5PR-0268-78-Ampseq_Oyster_20230725.xls (OSU CHR8 samples using Cgig_v.1.0 amplicon panel)- my_data_ind-to-pop_annot_OSU_MBP.txt (population map, will need to rename as my_data_ind-to-pop_annot.txt to match requirement in scripts).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,085

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetMarine Bivalve and Aquaculture Studies→Travaux en français237 207→