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Enregistrement W6912987433 · doi:10.5524/100307

Supporting materials for "Kronos: a workflow assembler for genome analytics and informatics"

2017· dataset· en· W6912987433 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueGigaDB · 2017
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome Canada
Mots-clésWorkflowModular designExecutablePython (programming language)Workflow management systemCodebaseScalabilityWorkflow engineReuseSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of next generation sequencing informatics has matured to a point where algorithmic advances in sequence alignment and individual feature detection methods have stabilized. Practical and robust implementation of complex analytical workflows (where such tools are structured into 'best practices' for automated analysis of NGS datasets) still requires significant programming investment and expertise. We present Kronos, a software platform for facilitating the development and execution of modular, auditable and distributable bioinformatics workflows. Kronos obviates the need for explicit coding of workflows by compiling a text configuration file into executable Python applications. Making analysis modules would still require programming. The framework of each workflow includes a run manager to execute the encoded workflows locally (or on a cluster or cloud), parallelize tasks, and log all runtime events. Resulting workflows are highly modular and configurable by construction, facilitating flexible and extensible meta-applications which can be modified easily through configuration file editing. The workflows are fully encoded for ease of distribution and can be instantiated on external systems, a step towards reproducible research and comparative analyses. We introduce a framework for building Kronos components which function as shareable, modular nodes in Kronos workflows. The Kronos platform provides a standard framework for developers to implement custom tools, reuse existing tools, and contribute to the community at large. Kronos is shipped with both Docker and Amazon AWS machine images. It is free, open source and available through PyPI (Python Package Index) and https://github.com/jtaghiyar/kronos.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6820,259

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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