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¿Cómo interpretar las puntuaciones de Glimmer?

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Estoy tratando de encontrar orfs con Glimmer. Al final, Glimmer me da un archivo .predict con los orfs y la puntuación bruta correspondiente.

Cuando miro la documentación, dice acerca de la puntuación: "Esto es 100 veces la relación de probabilidades logarítmicas por base de la puntuación ICM de codificación en el marco con respecto a la puntuación del modelo independiente (es decir, sin codificación). cuantificación aproximada de qué tan bien puntúa un orf que se puede comparar entre dos orfs cualesquiera ". Puede buscar aquí la documentación

https://ccb.jhu.edu/software/glimmer/glim302notes.pdf

Pero, ¿qué significa realmente la partitura de manera absoluta? ¿Cómo me doy cuenta de un orf, si la puntuación es significativa o no?


La puntuación es la razón de probabilidades de registro, multiplicada por 100, que el ORF que ingresa es una región de codificación. Por ejemplo, si Glimmer piensa que las probabilidades de registro son de 10 a 1 que su región está codificando, entonces su puntuación será 10x100 = 10000. Las probabilidades de registro de 10: 1 implican más de un millón a una certeza.


¿Cómo interpretar las puntuaciones de Glimmer? - biología

Un buscador de genes derivado de Glimmer, pero desarrollado específicamente para eucariotas. Se basa en un algoritmo de programación dinámica que considera todas las combinaciones de posibles exones para su inclusión en un modelo genético y elige la mejor de estas combinaciones. La decisión sobre qué modelo de gen es mejor es una combinación de la fuerza de los sitios de empalme y la puntuación de los exones generados por un modelo de Markov interpolado (IMM). El sistema ha sido entrenado para Arabidopsis thaliana, Oryza sativa (arroz) y Plasmodium falciparum (el parásito de la malaria) y debería funcionar bien en organismos estrechamente relacionados. Consulte a continuación las instrucciones sobre cómo descargar el sistema completo, incluido el código fuente.

Requisitos del sistema

GlimmerM se lanza como código fuente y se probó en Linux RedHat 6.x +, Sun Solaris y Alpha OSF1, pero debería funcionar en cualquier sistema Unix.

Obtener GlimmerM

Para descargar el sistema GlimmerM completo, simplemente haga clic aquí.

Después de la descarga, descomprima el archivo de distribución escribiendo:

Se creará un directorio llamado 'GlimmerM /' que contiene el ejecutable, los conjuntos de datos de entrenamiento y otros archivos de apoyo.


Métodos computacionales en biología molecular

David J. States, William C. Reisdorf Jr., en Nueva bioquímica integral, 1998

1.3 Artefactos debido a errores de secuencia y base de datos

La predicción de genes está mejorando tanto en la detección correcta de la presencia de exones como en el ensamblaje de modelos de genes completos [22], pero las herramientas de software de predicción de genes siguen siendo propensas a errores. Los límites de los exones, los exones pequeños y los exones no codificantes con frecuencia se predicen erróneamente [23], y ninguno de los programas informáticos actuales considera la posibilidad de un empalme de transcripciones alternativo. Desafortunadamente, muchas predicciones de genes no verificadas se traducen conceptualmente en secuencias de péptidos y se ingresan en las bases de datos de secuencias de proteínas. Si bien el software de predicción de genes puede tener éxito en el reconocimiento de muchos de los exones en un gen, incluso un solo error en la localización y unión exón / intrón puede dañar catastróficamente la secuencia de la proteína traducida conceptualmente.

Los errores están presentes en las bases de datos de secuencias de nucleótidos a niveles que impiden la traducción fiable de las regiones codificantes [24, 4]. Muchos genes y regiones codificantes de proteínas no están anotados, y muchos artefactos como la presencia de secuencias de vectores o colas de polienlazadores están presentes y no anotados en la base de datos [25]. Entre las regiones de codificación, muchas son intraducibles [16, 26, 27]. La presencia de secuencias parciales y fragmentarias en las bases de datos es de particular importancia para la clasificación automática de secuencias. Es posible que los autores originales no reconozcan la naturaleza parcial de una secuencia, y la anotación de datos de secuencia parcial es bastante poco confiable en las bases de datos actuales. Las secuencias parciales pueden hacer que una sola familia de proteínas aparezca como un conjunto de familias multidominio en el análisis de clasificación.


Contenido

los h-index se define como el valor máximo de h tal que el autor / revista en cuestión haya publicado al menos h artículos que han sido citados al menos h veces. [5] El índice está diseñado para mejorar medidas más simples, como el número total de citas o publicaciones. El índice funciona mejor cuando se comparan académicos que trabajan en el mismo campo, ya que las convenciones de citas difieren ampliamente entre los diferentes campos. [6]

En pocas palabras, si un autor h-index es norte, entonces el autor tiene norte publicaciones que cada una tiene al menos norte citas, donde norte es tan grande como puede ser. Por ejemplo, si un autor tiene cinco publicaciones, con 9, 7, 6, 2 y 1 citas (ordenadas de mayor a menor), entonces el h-index es 3, porque el autor tiene tres publicaciones con 3 citas mayores o iguales.

Claramente, un autor h-index solo puede ser tan grande como su número de publicaciones. Por ejemplo, un autor con una sola publicación puede tener un h-índice de como máximo 1, siempre que su publicación se cite al menos una vez. Por otro lado, un autor puede tener muchas publicaciones, pero si cada publicación tiene solo una cita, entonces el h-index es 1.

Formalmente, si F es la función que corresponde al número de citas de cada publicación, calculamos la h-index como sigue: Primero ordenamos los valores de F del valor más grande al más bajo. Luego, buscamos la última posición en la que F es mayor o igual que la posición (llamamos h esta posición). Por ejemplo, si tenemos un investigador con 5 publicaciones A, B, C, D y E con 10, 8, 5, 4 y 3 citas, respectivamente, el h-index es igual a 4 porque la cuarta publicación tiene 4 citas y la quinta tiene solo 3. Por el contrario, si las mismas publicaciones tienen 25, 8, 5, 3 y 3 citas, entonces el índice es 3 (es decir, la tercera posición ) porque el cuarto artículo tiene solo 3 citas.

F(A) = 10, F(B) = 8, F(C) = 5, F(D) = 4, F(E) = 3 → h-índice = 4 F(A) = 25, F(B) = 8, F(C) = 5, F(D) = 3, F(E) = 3 → h-índice = 3

Si tenemos la función F ordenados en orden decreciente desde el valor más grande al más bajo, podemos calcular el h-índice de la siguiente manera:

El índice de Hirsch es análogo al número de Eddington, una métrica anterior utilizada para evaluar a los ciclistas. los h-index sirve como una alternativa a las métricas de factor de impacto de revistas más tradicionales en la evaluación del impacto del trabajo de un investigador en particular. Porque solo los artículos más citados contribuyen a la h-index, su determinación es un proceso más sencillo. Hirsch ha demostrado que h tiene un alto valor predictivo sobre si un científico ha ganado honores como la membresía de la Academia Nacional o el Premio Nobel. los h-El índice crece a medida que se acumulan las citas y, por tanto, depende de la "edad académica" de un investigador.

los h-index se puede determinar manualmente usando bases de datos de citas o usando herramientas automáticas. Las bases de datos basadas en suscripción, como Scopus y Web of Science, proporcionan calculadoras automáticas. Desde julio de 2011, Google ha proporcionado un cálculo automático h-index y I10-index dentro de su propio perfil de Google Académico. [7] Además, bases de datos específicas, como la base de datos INSPIRE-HEP, pueden calcular automáticamente la h-índice para investigadores que trabajan en física de altas energías.

Es probable que cada base de datos produzca una h para el mismo estudioso, debido a la diferente cobertura. [8] Un estudio detallado mostró que la Web of Science tiene una gran cobertura de publicaciones de revistas, pero una cobertura deficiente de conferencias de alto impacto. Scopus tiene una mejor cobertura de conferencias, pero una cobertura deficiente de las publicaciones anteriores a 1996 Google Scholar tiene la mejor cobertura de conferencias y la mayoría de las revistas (aunque no todas), pero al igual que Scopus tiene una cobertura limitada de las publicaciones anteriores a 1990. [9] [10] La exclusión de los trabajos de resúmenes de congresos es un problema particular para los estudiosos de la informática, donde los resúmenes de congresos se consideran una parte importante de la literatura. [11] Google Scholar ha sido criticado por producir "citas fantasmas", incluida la literatura gris en sus recuentos de citas y por no seguir las reglas de la lógica booleana al combinar términos de búsqueda. [12] Por ejemplo, el estudio de Meho y Yang encontró que Google Scholar identificó un 53% más de citas que Web of Science y Scopus juntas, pero señaló que debido a que la mayoría de las citas adicionales reportadas por Google Scholar provenían de revistas de bajo impacto o actas de congresos , no alteraron significativamente la clasificación relativa de los individuos. Se ha sugerido que para hacer frente a la variación a veces amplia en h Para un solo académico medido a través de las posibles bases de datos de citas, uno debe asumir que los falsos negativos en las bases de datos son más problemáticos que los falsos positivos y tomar el máximo h medido para un académico. [13]

Se ha realizado poca investigación sistemática sobre cómo h-index se comporta sobre diferentes instituciones, naciones, épocas y campos académicos. [14] Hirsch sugirió que, para los físicos, un valor para h de aproximadamente 12 podría ser típico para el ascenso a la titularidad (profesor asociado) en las principales universidades de investigación [de EE. UU.]. Un valor de aproximadamente 18 podría significar una cátedra completa, 15-20 podría significar una beca en la American Physical Society y 45 o más podría significar membresía en la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos. [15] Hirsch estimó que después de 20 años un "científico exitoso" tendría una h-index de 20, un "científico destacado" tendría un h-index de 40, y un individuo "verdaderamente único" tendría un h-índice de 60. [4]

Para los científicos más citados en el período 1983-2002, Hirsch identificó los 10 primeros en las ciencias de la vida (en orden decreciente h): Solomon H. Snyder, h = 191 David Baltimore, h = 160 Robert C. Gallo, h = 154 Pierre Chambon, h = 153 Bert Vogelstein, h = 151 Salvador Moncada, h = 143 Charles A. Dinarello, h = 138 Tadamitsu Kishimoto, h = 134 Ronald M. Evans, h = 127 y Ralph L. Brinster, h = 126. Entre los 36 nuevos miembros de la Academia Nacional de Ciencias en ciencias biológicas y biomédicas en 2005, la mediana h-index fue 57. [4] Sin embargo, Hirsch señaló que los valores de h variará entre campos dispares. [4]

Entre las 22 disciplinas científicas enumeradas en los umbrales de citas de los Indicadores Esenciales de Ciencias [excluyendo así a los académicos no científicos], la física tiene la segunda mayor cantidad de citas después de la ciencia espacial. [16] Durante el período comprendido entre el 1 de enero de 2000 y el 28 de febrero de 2010, un físico tuvo que recibir 2073 citas para estar entre el 1% de los físicos más citados del mundo. [16] El umbral para la ciencia espacial es el más alto (2236 citas), y la física es seguida por la medicina clínica (1390) y la biología molecular y genética (1229). La mayoría de las disciplinas, como medio ambiente / ecología (390), tienen menos científicos, menos artículos y menos citas. [16] Por lo tanto, estas disciplinas tienen umbrales de citación más bajos en los Indicadores de Ciencias Esenciales, con los umbrales de citación más bajos observados en ciencias sociales (154), ciencias de la computación (149) y ciencias multidisciplinarias (147). [dieciséis]

Los números son muy diferentes en las disciplinas de las ciencias sociales: Impacto de las ciencias sociales equipo de la London School of Economics encontró que los científicos sociales en el Reino Unido tenían un promedio más bajo h-índices. los h-Los índices para profesores ("completos"), basados ​​en datos de Google Scholar, oscilaron entre 2,8 (en derecho), 3,4 (en ciencias políticas), 3,7 (en sociología), 6,5 (en geografía) y 7,6 (en economía). En promedio en todas las disciplinas, un profesor de ciencias sociales tenía un h-índice aproximadamente el doble que el de un conferenciante o un conferenciante senior, aunque la diferencia fue la más pequeña en geografía. [17]

Hirsch pretendía h-índice para abordar las principales desventajas de otros indicadores bibliométricos, como el número total de artículos o el número total de citas. El número total de artículos no tiene en cuenta la calidad de las publicaciones científicas, mientras que el número total de citas puede verse afectado de manera desproporcionada por la participación en una sola publicación de gran influencia (por ejemplo, artículos metodológicos que proponen nuevas técnicas, métodos o aproximaciones exitosas, que pueden generar un gran número de citas), o tener muchas publicaciones con pocas citas cada una. los h-index está destinado a medir simultáneamente la calidad y cantidad de la producción científica.

Hay una serie de situaciones en las que h puede proporcionar información engañosa sobre la producción de un científico. [18] Algunas de estas fallas no son exclusivas del h-index, pero se comparten con otras métricas a nivel de autor.

Tergiversación de datos Editar

los h-index no tiene en cuenta el número típico de citas en diferentes campos. El comportamiento de las citas en general se ve afectado por factores que dependen del campo, [19] que pueden invalidar las comparaciones no solo entre disciplinas sino incluso dentro de diferentes campos de investigación de una disciplina. [20] El h-index descarta la información contenida en la ubicación de los autores en la lista de autores, que en algunos campos científicos es significativa pero en otros no. [21] [22] El h-índice es un número natural que reduce su poder discriminatorio. Por tanto, Ruane y Tol proponen una h-índice que interpola entre h y h + 1. [23]

Propenso a la manipulación Editar

los hEl índice se puede manipular mediante citas coercitivas, una práctica en la que el editor de una revista obliga a los autores a agregar citas falsas a sus propios artículos antes de que la revista acceda a publicarlo. [24] [25] El h-index se puede manipular a través de autocitas, [26] [27] [28] y si se basa en la salida de Google Scholar, incluso los documentos generados por computadora pueden usarse para ese propósito, p. ej. utilizando SCIgen. [29]

Otras deficiencias Editar

los hEn un estudio, se ha encontrado que el índice tiene una exactitud y precisión predictivas ligeramente menores que la medida más simple de citas medias por artículo. [30] Sin embargo, este hallazgo fue contradicho por otro estudio de Hirsch. [31] El h-index no proporciona una medida de impacto significativamente más precisa que el número total de citas para un académico determinado. En particular, modelando la distribución de citas entre artículos como una partición entera aleatoria y la h-index como el cuadrado de Durfee de la partición, Yong [32] llegó a la fórmula h ≈ 0.54 N < displaystyle h approx 0.54 < sqrt >>, donde norte es el número total de citas, que, para los miembros de matemáticas de la Academia Nacional de Ciencias, resulta proporcionar una aproximación precisa (con errores típicamente dentro del 10-20 por ciento) de h-índice en la mayoría de los casos.

Varias propuestas para modificar el h-index para enfatizar diferentes características se han realizado. [33] [34] [35] [36] [37] [38] A medida que las variantes han proliferado, se han hecho posibles estudios comparativos que muestran que la mayoría de las propuestas están altamente correlacionadas con el original. h-index y, por lo tanto, en gran medida redundantes, [39] aunque los índices alternativos pueden ser importantes para decidir entre CV comparables, como suele ocurrir en los procesos de evaluación.

  • Un individuo h-Se ha propuesto un índice normalizado por el número de autores: h I = h 2 / N a (T) < displaystyle h_= h ^ <2> / N _ ^ <(T) >>, siendo N a (T) < displaystyle N _ ^ <(T) >> el número de autores considerados en los artículos h < displaystyle h>. [33] Se encontró que la distribución de la h-index, aunque depende del campo, se puede normalizar mediante un simple factor de cambio de escala. Por ejemplo, asumiendo como estándar el hs para la biología, la distribución de h porque las matemáticas colapsan con él si esto h se multiplica por tres, es decir, un matemático con h = 3 es equivalente a un biólogo con h = 9. Este método no ha sido adoptado fácilmente, quizás debido a su complejidad. Podría ser más sencillo dividir el recuento de citas por el número de autores antes de ordenar los artículos y obtener la h-index, como sugirió originalmente Hirsch.
  • los metro-index se define como h/norte, dónde norte es el número de años desde el primer artículo publicado del científico [4], también llamado metro-cociente. [40] [41]
  • Hay una serie de modelos propuestos para incorporar la contribución relativa de cada autor a un artículo, por ejemplo, contabilizando el rango en la secuencia de autores. [42]
  • Una generalización del hSe ha propuesto un índice y algunos otros índices que brindan información adicional sobre la forma de la función de cita del autor (cola pesada, plana / puntiaguda, etc.). [43]
  • Se han propuesto tres métricas adicionales: h 2 inferiores, h 2 centro, y h 2 superior, para dar una representación más precisa de la forma de distribución. El tres h 2 métricas miden el área relativa dentro de la distribución de citas de un científico en el área de bajo impacto, h 2 más abajo, el área capturada por el h-índice, h 2 centro, y el área de publicaciones con mayor visibilidad, h 2 superiores. Científicos con alto h 2 porcentajes superiores son perfeccionistas, mientras que los científicos con altos h 2 porcentajes menores son productores en masa. Como estas métricas son porcentajes, están destinadas a dar una descripción cualitativa para complementar la cuantitativa. h-índice. [44]
  • los gramo-index puede verse como el h-índice para un recuento de citas promediado. [45]
  • Se ha argumentado que "para un investigador individual, una medida como el número de Erd captura las propiedades estructurales de la red mientras que el h-index captura el impacto de las citas de las publicaciones. Uno puede estar fácilmente convencido de que la clasificación en las redes de coautoría debe tener en cuenta ambas medidas para generar una clasificación realista y aceptable ". Ya se han propuesto varios sistemas de clasificación de autores, como el factor eigen (basado en la centralidad del vector propio), por ejemplo, el algoritmo de clasificación de autor de Phys. . [46]
  • los CEl índice explica no solo las citas, sino también la calidad de las citas en términos de la distancia de colaboración entre los autores que citan y los citados. Un científico tiene C-índice norte si norte de [su / ella] norte las citas son de autores que se encuentran a distancia de colaboración al menos norte, y el otro (nortenorte) las citas son de autores que se encuentran a distancia de colaboración como máximo norte. [47]
  • Un s-index, que representa la distribución no entrópica de las citas, se ha propuesto y se ha demostrado que tiene una muy buena correlación con h. [48]
  • los mi-index, la raíz cuadrada de las citas excedentes para el h-conjunto más allá h 2, complementa el h-index para citas ignoradas y, por lo tanto, es especialmente útil para científicos muy citados y para comparar aquellos con el mismo h-índice (iso-h-grupo índice). [49] [50]
  • Porque el h-index nunca tuvo la intención de medir el éxito de la publicación en el futuro, recientemente, un grupo de investigadores ha investigado las características que son más predictivas del futuro h-índice. Es posible probar las predicciones utilizando una herramienta en línea. [51] Sin embargo, trabajos posteriores han demostrado que desde hEl índice es una medida acumulativa, contiene autocorrelación intrínseca que llevó a una sobreestimación significativa de su predictibilidad. Por tanto, la verdadera previsibilidad del futuro h-index es mucho más bajo en comparación con lo que se ha afirmado anteriormente. [52]
  • los IEl índice 10 indica el número de publicaciones académicas que ha escrito un autor que han sido citadas por al menos diez fuentes. Google lo presentó en julio de 2011 como parte de su trabajo en Google Scholar. [53]
  • los hSe ha demostrado que el índice tiene un fuerte sesgo disciplinario. Sin embargo, una normalización simple h / ⟨h⟩ d < displaystyle h / langle h rangle _> por el promedio h de eruditos en una disciplina D es una forma efectiva de mitigar este sesgo, obteniendo una métrica de impacto universal que permite la comparación de académicos en diferentes disciplinas. [54] Por supuesto, este método no se ocupa del sesgo de edad académica.
  • los h-index se puede programar para analizar su evolución durante la carrera de una persona, empleando diferentes ventanas de tiempo. [55]
  • los o-index corresponde a la media geométrica del h-index y el artículo más citado de un investigador. [56]
  • El índice RA se adapta a la mejora de la sensibilidad del h-index sobre el número de artículos muy citados y tiene muchos artículos citados y artículos no citados bajo el h-centro. Esta mejora puede mejorar la sensibilidad de medición del h-índice. [57]

Índices similares al h-index se han aplicado fuera de las métricas de nivel de autor.

los h-index se ha aplicado a los medios de Internet, como los canales de YouTube. Se define como el número de videos con ≥ h × 10 5 visualizaciones. En comparación con el recuento total de vistas de un creador de videos, el h-index y gramoEl índice captura mejor tanto la productividad como el impacto en una única métrica. [58]

También se ha elaborado un índice sucesivo de tipo Hirsch para instituciones. [59] [60] Una institución científica tiene un índice de tipo Hirsch sucesivo de I cuando al menos I los investigadores de esa institución tienen un h-índice de al menos I.


Deciles y percentiles comunes

Dado un conjunto de datos que se ha ordenado en magnitud creciente, la mediana, el primer cuartil y el tercer cuartil se pueden usar dividiendo los datos en cuatro partes. El primer cuartil es el punto en el que una cuarta parte de los datos se encuentra por debajo de él. La mediana se encuentra exactamente en el medio del conjunto de datos, con la mitad de todos los datos debajo. El tercer cuartil es el lugar donde las tres cuartas partes de los datos se encuentran debajo de él.

La mediana, el primer cuartil y el tercer cuartil pueden expresarse en términos de percentiles. Dado que la mitad de los datos es menor que la mediana y la mitad es igual al 50 por ciento, la mediana marca el percentil 50. Un cuarto es igual al 25 por ciento, por lo que el primer cuartil marca el percentil 25. El tercer cuartil marca el percentil 75.

Además de los cuartiles, una forma bastante común de organizar un conjunto de datos es por deciles. Cada decil incluye el 10 por ciento del conjunto de datos. Esto significa que el primer decil es el percentil 10, el segundo decil es el percentil 20, etc. Los deciles proporcionan una forma de dividir un conjunto de datos en más partes que cuartiles sin dividir el conjunto en 100 partes como ocurre con los percentiles.


BI-RADS que informa la densidad mamaria

El informe de su mamografía también incluirá una evaluación de la densidad de sus senos, que es una descripción de la cantidad de tejido fibroso y glandular que hay en sus senos, en comparación con el tejido graso. Cuanto más densos sean sus senos, más difícil puede ser ver áreas anormales en las mamografías. (Tener senos densos también aumenta el riesgo de contraer cáncer de mama).

BI-RADS clasifica la densidad mamaria en 4 grupos, que se describen en Densidad mamaria y su informe de mamografía.


Pruebas WritePlacer y ESL

Los ensayos de WritePlacer ® tienen un rango de puntuación de 1 a 8. La puntuación de su ensayo se basa en varios aspectos de la escritura y en la claridad y eficacia con la que expresa su posición. Los puntajes de WritePlacer ESL oscilan entre 1 y 6. Puede encontrar una descripción de cómo calificamos los ensayos de ESL en la guía WritePlacer ESL.

Las cuatro pruebas ACCUPLACER ESL (uso del lenguaje, comprensión auditiva, lectura y habilidades de oraciones) tienen cada una un rango de puntuación de 20 a 120. Las pruebas de ESL miden el dominio del idioma inglés de los estudiantes de inglés.


Interpretación del informe de similitud

Aunque somos conocidos por escanear envíos en busca de plagio, Turnitin en realidad no verifica el plagio en su trabajo. Lo que realmente hacemos es comparar sus envíos con nuestra base de datos, y si hay casos en los que su escritura es similar o coincide con una de nuestras fuentes, marcaremos esto para que su instructor lo revise. Nuestra base de datos incluye miles de millones de páginas web: contenido actual y archivado de Internet, un depósito de trabajos que otros estudiantes han enviado a Turnitin en el pasado y una colección de documentos, que comprende miles de publicaciones periódicas, revistas y publicaciones.

Es perfectamente natural que una asignación coincida con parte de nuestra base de datos. Si ha utilizado citas y ha hecho referencia correctamente, habrá casos en los que encontraremos una coincidencia y eso está totalmente bien. La puntuación de similitud simplemente resalta las áreas coincidentes en su documento para que su instructor pueda usar esto como una herramienta de investigación para determinar si la coincidencia es o no aceptable.

Los informes de similitud proporcionan un resumen del texto coincidente o muy similar que se encuentra en un artículo enviado. Cuando un Informe de similitud está disponible para su visualización, se pondrá a disposición un porcentaje de puntuación de similitud. Los informes de similitud que aún no han terminado de generarse están representados por un icono atenuado en la columna de similitudes. Es posible que los informes que no están disponibles no se hayan generado todavía o que la configuración de la asignación esté retrasando la generación del informe.

Es posible que los artículos sobrescritos o reenviados no generen un nuevo Informe de similitud durante 24 horas completas. Este retraso es automático y permite que los reenvíos se generen correctamente sin coincidir con el borrador anterior.

El color del icono del informe indica la puntuación de similitud del documento, según la cantidad de texto coincidente o similar que se descubrió. El rango de porcentaje es de 0% a 100%. Los posibles rangos de similitud son:

  • Azul: Sin texto coincidente
  • Verde: Una palabra al 24% de texto coincidente
  • Amarillo: 25-49% de texto coincidente
  • Naranja: 50-74% de texto coincidente
  • Rojo: 75-100% de texto coincidente

Estudiantes, asegúrese de consultar el programa de estudios de su instructor, comuníquese con ellos directamente o revise las políticas generales de su institución sobre lo que cuenta como una puntuación de similitud aceptable antes de enviar un trabajo. Cada escuela, instructor o asignación podría muy bien tener una cantidad diferente de texto coincidente que se considere aceptable.


La puntuación t es una relación de la diferencia entre dos grupos y la diferencia dentro de los grupos. Cuanto mayor sea la puntuación t, mayor será la diferencia entre los grupos. Cuanto menor sea la puntuación t, más similitud habrá entre los grupos. Por ejemplo, una puntuación t de 3 significa que los grupos son tres veces más diferentes entre sí que entre sí. Cuando ejecuta una prueba t, cuanto mayor es el valor t, más probable es que los resultados sean repetibles.

En términos simples, una puntuación t grande le indica que los grupos son diferentes y una puntuación t pequeña le indica que los grupos son similares.


Salzberg nació en 1960 como uno de los cuatro hijos de Herman Salzberg, un distinguido profesor emérito de psicología, y Adele Salzberg, una maestra de escuela jubilada. [9] Salzberg realizó sus estudios de pregrado en la Universidad de Yale, donde recibió su licenciatura en inglés en 1980. En 1981 regresó a Yale, y recibió su Maestría en Ciencias y Maestría en Filosofía en Ciencias de la Computación en 1982 y 1984 , respectivamente. Después de varios años en una empresa emergente, se matriculó en la Universidad de Harvard, donde obtuvo un doctorado. en Ciencias de la Computación en 1989. [10]

Después de obtener su doctorado, Salzberg se incorporó a la Universidad Johns Hopkins como profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación y fue ascendido a Profesor Asociado en 1997. De 1998 a 2005, fue director del departamento de Bioinformática en el Instituto de Genomic Research, uno de los centros de secuenciación del genoma más grandes del mundo. Luego, Salzberg se unió al Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland, College Park, donde fue profesor de Ciencias de la Computación en Horvitz y director del Centro de Bioinformática y Biología Computacional. En 2011, Salzberg regresó a la Universidad Johns Hopkins como profesor en el Departamento de Medicina. Desde 2014 fue profesor en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la Facultad de Medicina del Departamento de Informática de la Facultad de Ingeniería de Whiting y en el Departamento de Bioestadística de la Facultad de Salud Pública Bloomberg. [6] [11] [12]

En marzo de 2015, fue nombrado profesor distinguido de Bloomberg en la Universidad Johns Hopkins por sus logros como investigador interdisciplinario y su excelencia en la enseñanza de la próxima generación de académicos. [14] Las Cátedras Distinguidas de Bloomberg se establecieron en 2013 gracias a un obsequio de Michael Bloomberg. [15] Salzberg tiene nombramientos conjuntos en la Escuela de Ingeniería Johns Hopkins Whiting, la Escuela de Medicina Johns Hopkins y la Escuela de Salud Pública Johns Hopkins Bloomberg.

Salzberg ha sido un científico destacado en el campo de la bioinformática y la biología computacional desde la década de 1990. Ha realizado muchas contribuciones a los algoritmos de búsqueda de genes, en particular el programa GLIMMER [16] para la búsqueda de genes bacterianos, así como varios programas relacionados para encontrar genes en animales, plantas y otros organismos. También ha sido un líder en la investigación del ensamblaje del genoma y es uno de los iniciadores del proyecto AMOS de código abierto. Participó en el proyecto del genoma humano [17], así como en muchos otros proyectos del genoma, incluido el genoma de la malaria (Plasmodium falciparum) y el genoma de la planta modelo Arabidopsis thaliana. En 2001-2002, él y sus colegas secuenciaron el ántrax que se utilizó en los ataques de ántrax de 2001. Publicaron sus resultados en la revista Science en 2002. [18] Estos hallazgos ayudaron al FBI a rastrear la fuente de los ataques a un solo vial en Ft. Detrick en Frederick, Maryland.

Salzberg, junto con David Lipman y Lone Simonsen, iniciaron el Proyecto de secuenciación del genoma de la influenza en 2003, un proyecto para secuenciar y hacer disponibles los genomas de miles de aislamientos del virus de la influenza. [19] [20]

Poco después del advenimiento de la secuenciación de próxima generación (NGS) a mediados de la década de 2000, el laboratorio de investigación de Salzberg y sus colaboradores desarrollaron un conjunto de programas precisos y altamente eficientes para la alineación de secuencias de NGS con genomas grandes y para el ensamblaje de secuencias de RNA-Seq. experimentos. Estos incluyen la suite "Tuxedo", que comprende los programas Bowtie, TopHat y Cufflinks, que han sido citados decenas de miles de veces en los años desde su publicación.

Salzberg también ha sido un firme defensor de la pseudociencia y a favor de la enseñanza de la evolución en las escuelas, y ha sido autor de editoriales y ha aparecido en los medios impresos sobre este tema. Escribe una columna muy leída en Forbes revista [21] sobre ciencia, medicina y pseudociencia. Su trabajo en Forbes ganó el Premio Robert P. Balles de Pensamiento Crítico en 2012. [22]

El sujeto fue miembro fundador del Grupo de Trabajo de Cambridge en 2014 que señaló la alarma en la comunidad científica sobre la creación de virus altamente transmisibles y contagiosos y la probabilidad de una liberación accidental en el laboratorio. [23] Sus estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales incluyen a Cole Trapnell, Ben Langmead, [7] y Olga Troyanskaya.


Ver el vídeo: Lower Spectrum - Glimmer (Febrero 2023).