Hayai-Annotation: A functional gene prediction tool that integrates orthologs and gene ontology for network analysis in plant species
Notice bibliographique
Résumé
Hayai-Annotation, an annotation tool powered by the R-shinydashboard browser interface, implements a workflow that integrates sequence alignment using DIAMOND against UniProtKB Plants and ortholog inference using OrthoLoger. We here propose a pipeline to explore genome evolution and adaptation from a different perspective, by creating a network considering orthologs and gene ontology as nodes, with edges based on the annotation for each gene. This approach aims to improve the visualization of conserved biological processes and functions, highlight species-specific adaptations, and enhance the ability to infer the functions of uncharacterized genes by comparing edge patterns across species. To our knowledge, this is the first attempt to build a network using annotated OrthoDB orthologs and Gene Ontology terms (Molecular Function and Biological Process) as nodes, providing a comprehensive view of gene distribution and function in plant species. The GO annotation accuracy was assessed by the CAFA-evaluator, demonstrating that the accuracy of this version of Hayai-Annotation exceeded that of the benchmark, InterProScan. The updated Hayai-Annotation enhances ortholog analysis functionality, allowing for evolutionary insights from gene sequences, and is expected to contribute significantly to the future development of plant genome analysis.
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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 ».