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MetaGO: Predicción de la ontología génica de las proteínas no homólogas a través de la predicción de la estructura proteica de baja resolución y el mapeo de la red proteína-proteína.

La transferencia basada en la homología sigue siendo la estrategia clave para las anotaciones computacionales de funcionamiento de las proteínas, sin embargo, se vuelve cada vez más poco fiable cuando la identificación de la secuencia entre la pregunta y la plantilla disminuye por debajo del 30%. Sugerimos una nueva tubería, MetaGO, para inferir los atributos de Gene Ontology de las proteínas mediante la combinación de la anotación basada en la homología de la secuencia con la predicción de la construcción de baja resolución y la comparabilidad, y el mapeo de la comunidad proteína-proteína basado en la homología del cómplice. La tubería se examinó en un conjunto a gran escala de 1000 proteínas no redundantes del experimento CAFA3.

Bajo las estrictas situaciones de referencia en las que se excluyen las plantillas con >30% de identificación de la secuencia a la pregunta, MetaGO logra medidas F comunes de 0,487, 0,408 y 0,598, para el funcionamiento molecular, el curso orgánico y el elemento móvil, respectivamente, que son considerablemente mayores que las logradas por diferentes estrategias de anotaciones de funcionamiento del estado de la técnica. La evaluación detallada de la información muestra que el beneficio clave de la MetaGO se encuentra dentro de las nuevas detecciones de homólogos a propósito de la cartografía de la comunidad basada en la homología del cómplice y las alineaciones de construcción nativa e internacional basadas en la estructura, las puntuaciones de audacia de las cuales se mezclarán de manera óptima a través de la regresión logística.

Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
Abfrontier
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
EnoGene
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Analizar las interacciones de los consumidores con ontologías biomédicas: Una perspectiva visible.

Las ontologías biomédicas son gigantescas: Un número de ontologías dentro del repositorio BioPortal incluyen cientos e incluso muchos cientos de entidades. El evento y el mantenimiento de tales ontologías gigantes es difícil. Para ayudar a los autores de ontologías y a los constructores de repositorios en su trabajo, es esencial mejorar nuestra comprensión de cómo estas ontologías son exploradas, consultadas, reutilizadas y utilizadas en funciones posteriores por los investigadores biomédicos. Presentamos una evaluación empírica exploratoria de las acciones de los consumidores dentro del repositorio ontológico BioPortal mediante el análisis de los registros de interacción de BioPortal a través de modos de entrada totalmente diferentes durante varios años. Examinamos cómo los clientes de BioPortal preguntan y buscan ontologías y sus cursos, cómo descubren las ontologías y cómo reutilizan cursos de ontologías totalmente diferentes.

Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
LF-EK60047
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.48
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.96

Además, a través de tres situaciones del mundo real, no sólo analizamos la utilización de las ontologías para las tareas de anotación, sino que además lo evaluamos con los comportamientos de búsqueda y consulta de los clientes de BioPortal. Para nuestra investigación, utilizamos un número de estrategias de visualización totalmente diferentes. Para examinar grandes cantidades de información sobre la interacción, la reutilización y la utilización en el mundo real, utilizamos y ampliamos PolygOnto, una técnica de visualización que se ha utilizado eficazmente para investigar la reutilización de ontologías en trabajos anteriores. Nuestros resultados presentan que los comportamientos de exploración, pregunta, reutilización y utilización precisa no suelen alinearse, lo que sugiere que clientes totalmente diferentes se inclinan por descubrir, cuestionar y utilizar elementos totalmente diferentes de una ontología. Por último, destacamos y nos centramos en las variaciones y puntos comunes entre los clientes de BioPortal.

DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-5 ApexBio
T7 DNA
310-005 GeneOn
T7 DNA
310-025 GeneOn
T4 DNA
enz-286 ProSpec Tany
DFS-"HOT" Taq DNA Polymerase (DNA-free sensitive, E-coli. DNA Free)
N150 GeneOn

Deep Studying Meets Biomedical Ontologies: Data Embeddings for Epilepsy.

Mientras que las ontologías biomédicas se han utilizado históricamente para informar sobre la identificación de ideas o relaciones en la información biomédica, los avances actuales en el estudio profundo están en condiciones de aprovechar los datos de alta calidad de la información textual y caracterizarlos en construcciones gráficas. Frente a la metodología descendente utilizada en la era de las ontologías, que comienza con el diseño de principios de la ontología superior, la metodología ascendente que permite el estudio profundo codifica la posibilidad de que las ideas compartan relaciones seguras, como se evidencia en la información.

Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein
Abbexa
Protein A Protein
Abbexa
Protein A Protein
Abbexa

MetaGO: Predicting Gene Ontology of Non-homologous Proteins Through Low-Resolution Protein Structure Prediction and Protein-Protein Network Mapping.

Paraffin Wax
Toronto Research Chemicals
Paraffin wax pellets
EWC Diagnostics
Paraffin wax pellets
EWC Diagnostics
Paraffin wax Pellets
EWC Diagnostics
Paraffin wax Pellets
EWC Diagnostics

En este trabajo, presentamos una ilustración de datos producida por estrategias de estudio profundo, conocidas como Medical Data Embeddings (MKE), que codifican ideas médicas asociadas a la investigación de la epilepsia y las relaciones entre ellas. La mayoría de las ideas médicas relevantes para la epilepsia de MKE no están disponibles en las ontologías biomédicas actuales, sino que se habla de ellas en enormes colecciones de información médica relacionada con la epilepsia que, además, indican sus relaciones. El análisis de la MKE significa una excesiva precisión de las ideas médicas reconocidas rutinariamente a partir del contenido textual científico, además de resultados prometedores por medio de la corrección y la integridad de las relaciones producidas por el estudio profundo.

MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit
Bioingentech
MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit
Bioingentech
PCR Mix
Biochain
PCR-EZ D-PCR MASTER MIX
Bio Basic
MULTIPLEX KIT PCR Babesia & Theileria PCR kit
Bioingentech

Ontología para la integración semántica de la información en el ámbito de la evaluación comparativa de las TI.

Se ha desarrollado una ontología específica para la evaluación comparativa de TI con el fin de cubrir el vacío existente entre una caracterización científica de los proveedores de TI y su valoración basada en datos. Dado que los datos se recogen en su mayoría a lo largo de un tren de referencia utilizando cuestionarios sobre una amplia variedad de temas, como los precios de los trabajadores, los precios de las licencias de programas de software y las porciones de {hardware}, generalmente se guardan como contenido textual en lenguaje puro; por lo tanto, estos datos se guardan en un tipo intrínsecamente no estructurado.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene
Mouse Cholesterol ELISA ELISA
E01A19869 BlueGene
Human Cholesterol ELISA ELISA
E01A2368 BlueGene
Sheep Cholesterol ELISA ELISA
E01A98335 BlueGene

Aunque esta información constituye la premisa para calcular los potenciales de reducción del valor de las TI, no existe una descripción uniforme de ningún parámetro medido ni de la conexión entre dichos parámetros. Por lo tanto, este trabajo propone una ontología para el área de la evaluación comparativa de TI, disponible en https://w3id.org/bmontology. El diseño de esta ontología se basa en las necesidades obtenidas principalmente a partir de una evaluación del sitio, que considera el análisis de la documentación y las entrevistas con representantes de pequeñas y medianas empresas y de empresas de conocimientos de datos y comunicaciones durante los últimos ocho años.

Se describe íntimamente el evento de la ontología y sus ideas principales (es decir, la conceptualización de las ocasiones de evaluación comparativa, los cuestionarios, los proveedores de TI, los indicadores y sus valores) junto con su alineación con la ontología fundacional DOLCE-UltraLite.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene

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