m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Bioinformatics (Oxford, England) · 2026

Letters and Biological Process: Linguistic Structure Encodes Hierarchical Depth in the Gene Ontology.

СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Ahmad Sadiya

Аннотация

MOTIVATION: We asked whether the natural language used to name Gene Ontology (GO) Biological Process terms encodes hierarchical position in the GO directed acyclic graph.

RESULTS: Semantic representations of term names, combined with UMAP visualization and k-means clustering (k=20) recovered biologically coherent semantic groups whose depth distributions differed strongly (Kruskal-Wallis H=5244, p<10-300; η2=0.217). Term-name length increased with depth (Pearson r=0.34, Spearman ρ=0.37; slope ≈3.2 letters per level), and this positive scaling held under shortest-, longest-, and average-path depth definitions. Vocabulary entropy followed a bell-shaped diversification-specialization curve with an intermediate-depth peak (maximal at depth 4) that lies outside a Monte Carlo null envelope across most depths, and null-model tests supported a genuine linguistic-hierarchical association.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The go_lingdepth Python package, regenerated result tables, and figure-generation scripts are available at https://github.com/Sadiya-ISU/Letters-and-Biological-Process and archived on Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.21501473).

SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты