Protocol for creating a gene dictionary for organelle genomes using the Gene Dictionary Tool
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
Here, we present a protocol for creating a gene dictionary for fungal mitochondrial genomes using the Gene Dictionary Tool. Through a Python Command Line Interface (CLI), the user identifies what annotations are missing in the inputted dictionary. Via two Jupyter Notebooks, the user builds a gene dictionary based on attributes retrieved from inputted GFF3 files. The final output, a .gdict file, is findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR). This protocol can be adapted to create a gene dictionary for other genomes. • Protocol for creating a comprehensive and versionable gene dictionary across genomes • Guidance on how to use and implement the gdt Python library • Steps for the iterative creation of gene dictionaries for organelle genomes • Instructions on how to process genome features with poor identifying information Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Here, we present a protocol for creating a gene dictionary for fungal mitochondrial genomes using the Gene Dictionary Tool. Through a Python command line interface, the user identifies what annotations are missing in the inputted dictionary. Via two Jupyter Notebooks, the user builds a gene dictionary based on attributes retrieved from inputted GFF3 files. The final output, a .gdict file, is findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR). This protocol can be adapted to create a gene dictionary for other genomes.
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 | 0,001 | 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 découle