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Enregistrement W4407117635 · doi:10.1093/gigascience/giae120

Micromix: web infrastructure for visualizing and remixing microbial ‘omics data

2025· article· en· W4407117635 sur OpenAlexafffund
Regan J. Hayward, Titus Ebbecke, H. Fricke, V. Nguyen, Lars Barquist

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJulius-Maximilians-Universität Würzburg
Mots-clésWorld Wide WebComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micromix is a flexible web platform for sharing and integrating microbial omics data, including RNA sequencing and transposon-insertion sequencing. Currently, the lack of solutions for making data web-accessible results in omics data being fragmented across supplementary spreadsheets or languishing as raw read data in public repositories. Micromix solves this problem and can be easily deployed on a standard web server or using cloud services. It is organism-agnostic, accommodates data and annotations from various sources, and allows filtering based on KEGG pathways, Gene Ontology terms, and curated gene sets. Visualizations are provided through a plug-in system that integrates existing visualization services and allows rapid development of new services, with available plug-ins currently supporting interactive heatmap and clustering functions. Users can upload their own data in a variety of formats to perform integrative analyses in the context of existing datasets. To support collaborative research, Micromix allows sharing of interactive sessions that maintain defined filtering and/or visualization options. We demonstrate the utility of Micromix with case studies focusing on the SPI-2 pathogenicity island in Salmonella enterica and polysaccharide utilization loci in Bacteroides thetaiotaomicron, showcasing the platform's capabilities for integrating, filtering, and visualizing diverse functional genomic datasets. Micromix is available at http://micromix.systems.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,013

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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