Confidence: A Web App for Cross-Platform Differential Gene Expression Analysis, Gene Scoring, and Enrichment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract RNA sequencing (RNA-seq) is used to quantify transcript levels through measurement of nucleotide sequences. To evaluate statistically significant changes in gene expression, transcript counts between samples are compared using differential expression analysis methods. However, three of the most pressing challenges in transcriptomics analyses are: 1) analytical packages produce a distinct number of differentially expressed genes with varied P -value and fold-change values; 2) the effective use of these analytical packages requires substantial knowledge of programming and bioinformatics; and 3) there are a lack of intuitive methods to select target genes for further investigation in an unbiased manner. To address these challenges, we developed Confidence, a web-based application to perform simultaneous statistical analysis of RNA-seq count data. Confidence incorporates the Confidence Score (CS), ranging from 1 to 4 to aid in gene prioritization, where 1 represents low confidence and 4 represents high confidence. The Confidence web-based application was designed for rapid and intuitive analysis of standard experimental metadata and gene count inputs. Confidence provided a web-based, ‘wide-net’ approach to differential gene expression analysis. Gene scoring allows for unbiased gene selection and identification of novel genes strongly associated with disease and treatment models across multiple species. Additionally, pathway analysis tools have been integrated so that highly confident genes can be placed into biological context in terms of functions and pathways. Confidence provides a new strategy for target prioritization in RNA-seq analysis and the generation of publication-quality figures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,039 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».