Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract FM-indexes are crucial data structures in DNA alignment, but searching with them usually takes at least one random access per character in the query pattern. Ferragina and Fischer [1] observed in 2007 that word-based indexes often use fewer random accesses than character-based indexes, and thus support faster searches. Since DNA lacks natural word-boundaries, however, it is necessary to parse it somehow before applying word-based FM-indexing. In 2022, Deng et al. [2] proposed parsing genomic data by induced suffix sorting, and showed that the resulting word-based FM-indexes support faster counting queries than standard FM-indexes when patterns are a few thousand characters or longer. In this paper we show that using prefix-free parsing—which takes parameters that let us tune the average length of the phrases—instead of induced suffix sorting, gives a significant speedup for patterns of only a few hundred characters. We implement our method and demonstrate it is between 3 and 18 times faster than competing methods on queries to GRCh38, and is consistently faster on queries made to 25,000, 50,000 and 100,000 SARS-CoV-2 genomes. Hence, it seems our method accelerates the performance of count over all state-of-the-art methods with a moderate increase in the memory. The source code for $$\texttt {PFP-FM}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>PFP</mml:mi> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mi>FM</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> is available at https://github.com/AaronHong1024/afm .
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle