PlasmidFlow: A Web-based Platform for Interactive Visualization of Plasmid-Driven Traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasmids are central mediators of horizontal gene transfer (HGT), facilitating the spread of antimicrobial resistance, virulence determinants, and adaptive functions across microbial communities. Despite the availability of extensive plasmid sequencing data, visualization of plasmid-mediated traits remains hindered by reliance on static figures or coding-intensive pipelines, limiting accessibility for microbiologists and epidemiologists. We present PlasmidFlow ( https://plasmidflow.metabopotential.site ), an interactive, web-based platform for the exploration of plasmid–host–trait associations across ecological and clinical contexts. The system integrates structured data parsing, relational storage, and modular visualization to support real-time exploration without requiring programming expertise. Users can upload plasmid–host–trait datasets, apply environment-or trait-specific filters, and generate publication-ready Sankey diagrams, plasmid-sharing network graphs, and binary trait heatmaps with full customization of visual properties. High-resolution export in SVG, PDF, and PNG formats, along with reproducible session storage, ensures compatibility with both research and publication workflows. By combining interactivity, scalability, and reproducibility, PlasmidFlow addresses a critical gap in microbial genomics, providing a user-friendly and extensible resource for investigating plasmid-driven traits in the context of antimicrobial resistance surveillance, microbial ecology, and evolutionary biology.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».