MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W65853498

Proceedings of the 5th international workshop on Bioinformatics

2005· article· en· W65853498 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed J. Zaki, Srinivasan Parthasarathy, Wei Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomicsData scienceField (mathematics)Computer scienceFunction (biology)Big dataStructural genomicsTranslational bioinformaticsProteomicsKnowledge extractionDNA microarrayClass (philosophy)BioinformaticsGenomeComputational biologyData miningArtificial intelligenceBiologyGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioinformatics is the science of managing, mining, and interpreting information from biological entities. Genome sequencing projects have contributed to an exponential growth in complete and partial sequence databases. The structural genomics initiative aims to catalog the structure-function information for proteins. Advances in technology such as microarrays have launched the subfield of genomics and proteomics to study the genes, proteins, and the regulatory gene expression circuitry inside the cell. What characterizes the state of the field is the flood of data that exists today or that is anticipated in the future; data that needs to be mined to help unlock the secrets of the cell. Knowledge extracted from such analysis can be used effectively to better design new drugs, offer better medical care via diagnostic tests that combine information from multiple sources, and improve scientific and clinical practice.While tremendous progress has been made over the years, many of the fundamental problems in bioinformatics, such as protein structure prediction or gene finding, are still open. Data mining will play a fundamental role in understanding gene expression, drug design and other emerging problems in genomics and proteomics. Furthermore, text mining will be fundamental in extracting knowledge from the growing literature in bioinformatics.The goal of this workshop was to encourage KDD researchers to take on the numerous challenges that Bioinformatics offers. The workshop features an invited talk from a noted expert in the field, and the latest data mining research in bioinformatics from world class researchers. We encouraged papers that propose novel data mining techniques for tasks such as: Gene expression analysis; Protein/RNA structure prediction; Phylogenetics; Sequence and structural motifs; Genomics and Proteomics; Gene finding; Drug design; RNAi and microRNA Analysis; Text mining in bioinformatics; Modeling of biochemical pathways; and Biomedical and clinical informatics.These proceedings contain 10 papers (5 long and 5 short), out of 20 submissions that were accepted for presentation at the workshop. Each paper was reviewed by at least three members of the program committee. In some cases where there was a wide variance in reviews a fourth was sought. Each long paper selected had at least two strong supporters and no strong detractor. Each short paper selected had at least one strong supporter and typically no strong detractor. As a result along with a distinguished invited talk, we were able to assemble a very exciting program.This workshop follows the previous four highly successful workshops: BIOKDD04, held in Seattle, BIOKDD03, held in Washington, DC; BIOKDD02, held in Edmonton, Canada; and BIOKDD01 held in San Francisco, CA. We expect BIOKDD05 to be equally successful.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,052

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGenetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchTravaux en français237 207