Protocol for creating a gene dictionary for organelle genomes using the Gene Dictionary Tool
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.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,105 |
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 ».