How to Design Biospecimen Identifiers and Integrate Relevant Functionalities into Your Biospecimen Management System
Notice bibliographique
Résumé
Effective tracking of biospecimens within a biobank requires that each biospecimen has a unique identifier (ID). This ID can be found on the sample container as well as in the biospecimen management system. In the latter, the biospecimen ID is the key to annotation data such as location, quality, and sample processing. Guidelines such as the Best Practices from the International Society of Biological and Environmental Repositories only state that a unique identifier should be issued for each sample. However, to our knowledge, all guidelines lack a specific description of how to actually generate such an ID and how this can be supported by an IT system. Here, we provide a guide for biobankers on how to generate a biospecimen ID for your biobank. We also provide an example of how to apply this guide using a longitudinal multi-center research project (and its biobank). Starting with a description of the biobank's purpose and workflows through to collecting requirements from stakeholders and relevant documents (i.e., guidelines or data protection concepts), and existing IT-systems, we describe in detail how a concept to develop an ID system can be developed from this information. The concept contains two parts: one is the generation of the biospecimen ID according to the requirements of stakeholders, existing documentation such as guidelines or data protection concepts, and existing IT-infrastructures, and the second is the implementation of the biospecimen IDs and related functionalities covering the handling of individual biospecimens within an existing biospecimen management system. From describing the concept, the article moves on to how the new concept supports both existing or planned biobank workflows. Finally, the implementation and validation step is outlined to the reader and practical hints are provided for each step.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».