Additional file 1 of Evaluation of variant calling tools for large plant genome re-sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Additional file: Supplementary material file: detailed information. Supplementary Fig. S1. Venn diagrams for SNP calls on different preprocessed read sets. Supplementary Fig. S2. Venn diagram for SNP calls on differently mapped reads. Supplementary Fig. S3. Receiver operating characteristic curve (ROC) comparison of variant calling tools. Supplementary Fig. S4. Performance comparison of read mapping tools in terms of variant calling. Supplementary Fig. S5. Performance comparison of data preprocesses in terms of variant calling. Supplementary Table S1. Statistics of short read mapping by different mapping tools. Supplementary Table S2. Numbers of SNP calls of seven variant calling tools with default and post-filtering criteria. Supplementary Data 1. Data_1_FreeBayes.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by FreeBayes calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). Supplementary Data 2. Data_2_GATK.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by GATK calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). Supplementary Data 3. Data_3_Platypus.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by Platypus calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). Supplementary Data 4. Data_4_Samtools.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by Samtools/mpileup calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). Supplementary Data 5. Data_5_SNVer.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by SNVer calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). The VCF file has been filtered by criteria described in text. Supplementary Data 6. Data_6_VarDict.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by VarDict calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2). Supplementary Data 7. Data_7_VarScan.6.f.vcf.gz. Six VCF files generated by VarScan calling tool from alignment data of three sets (raw, trim, and rep1) and two mapping tools (BWA-mem and Bowtie2).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,741 | 0,218 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».