Meloidogyne javanica gene predictions
Notice bibliographique
Résumé
Results of EuGene annotation on the M. javanica genome. Predictions of gene models in M. javanica genome were done with the fully automated pipeline EuGene-EP version 1.6.5 (Sallet et al., 2019). EuGene has been configured to integrate similarities with known proteins of Caenorhabditis elegans (PRJNA13758) downloaded from Wormbase ParaSite (Howe et al., 2017) as well as the “nematoda” section of UniProtKB/Swiss-Prot library (UniProt Consortium, 2018), with the prior exclusion of proteins that were similar to those present in RepBase (Bao et al., 2015). We used as transcriptional evidence, transcriptome data for M. incognita, as it is the Meloidogyne species with the most comprehensive expression data available. RNA-seq data from pre-parasitic J2, J2-J3 and adult female stages (Blanc-Mathieu et al., 2017) were assembled de novo using Trinity (Haas et al., 2013) followed by a cleanup that retains for each trinity locus only the transcript that gives the longest ORF. The dataset of M. incognita assembled transcriptome was aligned on the genomes of the four Meloidogyne species using Gmap (Wu and Watanabe, 2005) and except for M. incognita the option "cross-species" was used. Only alignments spanning 30% of the transcript length with at least 97% identity were retained. The EuGene default configuration was edited to set the “preserve” parameter to 1 for all datasets, the “gmap_intron_filter” parameter to 1, the minimum intron length to 35 bp, and to allow the non-canonical donor splice site “GC”. Finally, the Nematode specific Weight Array Method matrices were used to score the splice sites (available at this URL: http://eugene.toulouse.inra.fr/Downloads/WAM_nematodes_20171017.tar.gz).
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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,300 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».