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Enregistrement W4416308796 · doi:10.1093/nar/gkaf1223

The Reactome Knowledgebase 2026

2025· article· en· W4416308796 sur OpenAlexaff
Eliot Ragueneau, Chuqiao Gong, Pierre Sinquin, Cristoffer Sevilla, Deidre Beavers, Alexander Grentner, Johannes Griss, Gregory Hogue, Nancy T. Li, Lisa Matthews, Bruce May, M Orlic-Milacic, Helia Mohammadi, Robert Petryszak, Karen Rothfels, Veronica Shamovsky, Ralf Stephan, Krishna Kumar Tiwari, Joel Weiser, Adam Wright, Marc Gillespie, Guanming Wu, Lincoln Stein, Henning Hermjakob, Peter D’Eustachio

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEuropean Bioinformatics Institute
Mots-clésWorkflowVisualizationModular designData visualizationUser interfaceInterface (matter)Data integrationThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Reactome Knowledgebase (https://reactome.org) is a freely accessible, expert-curated, open-source, and open-data resource that describes human biology in molecular detail. It spans normal physiology as well as disease mechanisms, including the impact of genetic variation and drug action. Reactome content is continuously expanded and revised, with automated workflows now monitoring retracted publications to maintain data integrity. To meet the needs of a growing user base, Reactome has launched a redesigned Angular-based interface with enhanced accessibility, modular architecture, and a hierarchy of visualization tools: ReacFoam for global pathway overviews, enhanced high-level diagrams for intuitive navigation, and redesigned entity level views (ELVs) enriched with chemical structures, animated protein models, and a new "compare mode" to contrast normal and disease states. New analysis tools support multi-omics integration and customizable visualizations. Recent innovations include the React-to-me chatbot for natural language interaction, community-driven tutorials, and an open Figma icon library. Reactome's sustainability and compliance with FAIR data principles were recently recognized with CoreTrustSeal certification and its designation as a Global Core Biodata and ELIXIR resource, reinforcing its role as a trusted global knowledgebase.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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