**DEPRECATED** Borzoi Human Model Predictor (Linder et al. 2025) using the Genomic API for Model Evaluation (GAME) Framework
Notice bibliographique
Résumé
This record provides a Predictor container for the Borzoi human model (Linder et al. 2025, Nature Genetics). Borzoi is a deep learning model that predicts cell-type and tissue-specific RNA-seq coverage directly from DNA sequence, enabling interpretation of genetic variants across multiple layers of gene regulation, including transcription, splicing, and polyadenylation. It is trained on human RNA-seq data from ENCODE (with 866 datasets across diverse biosamples, including cell lines and adult tissues) and Genotype-Tissue Expression (GTEx) data (with 2-3 replicates for each tissue, processed by the recount3 project). The training dataset also includes epigenomic datasets from the Enformer model, such as CAGE, DNase-seq, ATAC-seq, and ChIP-seq tracks. The Predictor container (borzoi_human_predictor.sif) includes: Predictor script for sequence processing and error handling. Integrated Borzoi model with its dependencies and borzoi-gpu conda environment created using borzoi_gpu_environment.yml. Baskerville and Borzoi packages, installed from local source copies of repositories (as of March 2025), which also contain helper scripts and 4 replicate model weights. Support scripts like: api_preprocessing_utils.py, error_message_functions_updated.py, predictor_help_message.json. NOTE: This container requires a GPU for execution because the Borzoi model relies on TensorFlow's GPU-accelerated operations. Running the container: Ensure Apptainer is intalled in the system the container is intended to run. Always run the Predictor first, so it can listen for incoming connections from Evaluators: apptainer run --containall --nv borzoi_human_predictor.sif HOST_IP HOST_PORT MATCHER_IP MATCHER_PORT Additional information about the GAME framework can be found on GitHub: Genomic API for Model Evaluation Borzoi Human Predictor-specific information, along with a sample Evaluator, can be found within the same repository: Borzoi Predictor Code repository for Borzoi models: Borzoi GitHub Paper can be found here: Linder, J., Srivastava, D., Yuan, H. et al. Predicting RNA-seq coverage from DNA sequence as a unifying model of gene regulation. Nat Genet 57, 949–961 (2025). https://doi.org/10.1038/s41588-024-02053-6
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».