論文の概要: ProLiVis 2.0: Literature-Centric Visualization of Protein--Protein Interaction Networks, with a Citation-Trust Model for Interaction Evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15236v1
- Date: Mon, 14 Sep 2026 08:56:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.19846
- Title: ProLiVis 2.0: Literature-Centric Visualization of Protein--Protein Interaction Networks, with a Citation-Trust Model for Interaction Evidence
- Title（参考訳）: ProLiVis 2.0: タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークの文献中心的可視化と相互作用証拠のCitation-Trustモデル
- Abstract要約: 本稿では、arXiv:2111.12794の文献中心の可視化システムを書き換えたProLiVis 2.0を紹介する。
第一に、各相互作用を7つの項からスコア付けする引用信頼モデル。
第二に、中央レイアウトの決定論的再構成、クローズドフォームと$O(n log n)$は、原文の強制配置を置き換える。
第三に、完全にWebブラウザ上で動作し、インストレーションやデータのアップロードを必要とせず、分析データベースを組み込んだ実装である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Protein-protein interaction databases record evidence without weighing it. In BioGRID, an interaction asserted once by a single high-throughput screen and one confirmed by twenty laboratories across a dozen assays are the same kind of row in the same file. Tools built on such databases inherit that flattening: they draw every reported interaction as an edge, and the resulting picture states that two proteins interact without stating how much anyone should believe it. We present ProLiVis 2.0, a rewrite of the literature-centric visualization system of arXiv:2111.12794. It contributes three things. First, a citation-trust model that scores each interaction from seven terms, including a term for the number of independent laboratories behind the supporting publications, obtained by clustering those publications over shared institutional affiliations; a plain count of publications cannot distinguish five confirmations from one group publishing five times. Second, a deterministic reformulation of the center layout, closed-form and $O(n \log n)$, which replaces the force-directed placement of the original and makes published figures regenerable from a session manifest. Third, an implementation that runs entirely in a web browser, with an embedded analytical database, requiring no installation and uploading no data. On BioGRID release 5.0.260 restricted to SARS-CoV-2, 24,344 of 34,540 reported interactions (70%) rest on a single publication, and raising the trust threshold to 0.2 leaves 11,320 of them. That the large majority of a curated interaction network is unreplicated is a fact no existing view of the database makes visible.
- Abstract（参考訳）: タンパク質-タンパク質相互作用データベースは、それを重み付けせずに証拠を記録する。
BioGRIDでは、1つの高スループットスクリーンで1回、12のアッセイで20の研究所で確認されたインタラクションは、同じファイル内の同じ種類の行である。
これらのデータベース上に構築されたツールは、すべての報告された相互作用をエッジとして描画し、2つのタンパク質が相互作用することを示す。
本稿では、arXiv:2111.12794の文献中心の可視化システムを書き換えたProLiVis 2.0を紹介する。
貢献は3つある。
第一に、各相互作用を7つの項からスコア付けする引用トラストモデルであって、支援出版物の背後にある独立した研究所の数を表す用語であって、それらの出版物を共有機関の提携によってクラスタリングすることで得られるものである。
第二に、中央レイアウトの決定論的再構成、クローズドフォームと$O(n \log n)$は、オリジナルの強制配置を置き換え、セッションマニフェストから発行された図形を再生可能にする。
第三に、完全にWebブラウザ上で動作し、インストレーションやデータのアップロードを必要とせず、分析データベースを組み込んだ実装である。
BioGRID リリース 5.0.260 は SARS-CoV-2 に制限され、34,540 の24,344 が1 つの出版物に残っており、信頼閾値は 11,320 に上昇した。
キュレートされたインタラクションネットワークの大部分が未複製であることは、データベースの既存のビューが見えないという事実である。
関連論文リスト
- SEER: A Self-Grounded Evidence Interface for Controlled Spatial Relation Classification [71.9783246097687]
SEERは、ペアローカライゼーション中の候補関係を隠蔽し、明示的な主観的/対象的役割を持つクエリ固有ビューを構築し、補完的な証拠として完全なイメージとスパースボックス幾何学を保持する。
正確な逆サポートを持つ関係選択プロトコルでは、オプションリファインメントがエンティティロールを交換し、正確に1つの視覚状態が対応する逆関係に従う場合にのみ前方決定を変更する。
変更されていないプロトコルは、3つのモデルにまたがる2,434個のフィルター付きEmbSpatialペア関係質問に対して +4.35 から +11.79 を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-04T13:16:15Z) - ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence [57.37494162084001]
チェーン・オブ・エビデンス(Chain-of-Evidence, CoE)は、すべてのクレームがエビデンス・ソースにトレース可能であることを要求する検証可能なフレームワークである。
CoE Auditはポストホック監査であり、スコア検証、仕様違反、参照検証、メソッドコードアライメントという4つの整合性チェックが全システムに均一に適用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-25T21:30:27Z) - A Universal Cliff and a Design Fingerprint: Cross-Section Defect Detection Under LLM Orchestration [0.0]
生産言語モデルシステムは、労働者エージェントの目に見えないオーケストレーションにまたがってそれを拡大する要求に答える。
これは、単一のワーカーが見ることができない欠陥のクラスに何をもたらすか尋ねる。
1人の開発者から5世代にわたる10のシステムと、異なるアライメントパラダイムからの5つのプロバイダのみです。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-25T05:09:48Z) - CiteRadar: A Citation Intelligence Platform for Researcher Profiling and Geographic Visualization [4.517994051913721]
CiteRadarは、Google Scholarの1つのユーザー識別子を受け入れるオープンソースのシステムである。
著者の完全なパブリッシュリストを含む構造化された出力フォルダを生成します。
CiteRadarは、5つの異種データソース – Google Scholar、OpenAlex、CrossRef、Semantic Scholar、Nominatim – を、慎重に設計された5段階のパイプラインを通じて統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-27T23:12:48Z) - sciwrite-lint: Verification Infrastructure for the Age of Science Vibe-Writing [0.0]
現在、科学は品質保証に2つの選択肢を提供しているが、どちらも不十分である。
論文自体を測る第3の選択肢を提案する。
sciwrite-lintは、研究者のマシンで完全に動作する科学写本のためのオープンソースライブラリである。
arXivとbioRxivの未確認論文30件について, 誤り注入とLCM適応偽陽性解析を用いてパイプラインの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-09T17:46:44Z) - ClawArena: Benchmarking AI Agents in Evolving Information Environments [61.664633997138004]
ClawArenaは、進化する情報環境におけるAIエージェントの評価のためのベンチマークである。
それぞれのシナリオは、エージェントをノイズ、部分的、時には矛盾するトレースだけに露呈しながら、完全に隠された地上の真実を維持します。
評価は、マルチソースコンフリクト推論、動的信念修正、暗黙のパーソナライゼーションという3つの複合的な課題に基づいて構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-05T17:55:23Z) - BibTeX Citation Hallucinations in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation [34.429649156970015]
以前の評価では、検索なしでベースモデルをテストしたが、これは現在の慣行を反映していない。
3つの検索可能なフロンティアモデルでは、9つのフィールドと6方向のエラー分類に基づいてBibエントリを生成する。
全体的な精度は83.6%だが、完全な正確さは50.9%に過ぎない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-03T16:30:58Z) - SciClaimEval: Cross-modal Claim Verification in Scientific Papers [16.873180911172838]
本稿では,クレーム検証タスクのための新しい科学的データセットであるSciClaimEvalを紹介する。
SciClaimEvalは、発行された論文から直接抽出された反論を含む、真正な主張を特徴としている。
反証クレームを作成するために,我々は,主張を変更するか,あるいは大きな言語モデル(LLM)に頼らずに,支持するエビデンス(図や表)を変更する新しいアプローチを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-07T16:58:55Z) - HySemRAG: A Hybrid Semantic Retrieval-Augmented Generation Framework for Automated Literature Synthesis and Methodological Gap Analysis [55.2480439325792]
HySemRAGは、Extract, Transform, Load (ETL)パイプラインとRetrieval-Augmented Generation (RAG)を組み合わせたフレームワークである。
システムは、マルチ層アプローチを通じて既存のRAGアーキテクチャの制限に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T20:30:42Z) - Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.30260033700338]
マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。
MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:11:19Z) - Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent
Semantic Parsing [52.24507547010127]
ドメイン間コンテキスト依存のセマンティック解析は研究の新たな焦点である。
本稿では,コンテキストの発話,トークン,データベーススキーマ,会話の進行に伴う複雑なインタラクションを効果的にモデル化する動的グラフフレームワークを提案する。
提案したフレームワークは既存のモデルを大きなマージンで上回り、2つの大規模ベンチマークで新しい最先端性能を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T18:11:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。