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Enregistrement W2322138869 · doi:10.1371/currents.rrn1040

SeqMonitor: Influenza Analysis Pipeline and Visualization

2009· article· en· W2322138869 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePLoS Currents · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesGenome AtlanticKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMetadataUploadGenBankComputer scienceWorld Wide WebVisualizationPipeline (software)Data scienceData miningBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unprecedented sequencing effort has led to daily submissions of influenza genomes to public repositories such as the NCBI GenBank. With the decreasing cost of genome sequencing, it is expected that rapidly evolving viruses such as influenza will be sampled in even greater depth in the future. Keeping analyses up to date and managing this data is a prime concern for researchers and public-health officials alike. We have developed an influenza sequence pipeline, polymorphism data warehouse, and an interactive web-based analysis program to assist in managing the flow of sequence data. The system provides a framework for studying polymorphic associations with various metadata, for downloading subsets based on metadata criteria, as well as for tracking polymorphisms geographically and temporally. SeqMonitor is accessible at http://ratite.cs.dal.ca/SeqMonitor. Systems recently developed and under development are allowing the quick identification of important, novel mutations using 3-d protein structures [5] , as well as H3N2 antigenic-site-based vaccine prediction systems ( http://influenza.nhri.org.tw/ATIVS/index.jsp ) [6] . This type of automated detection and monitoring of novel mutations affecting antigenicity, convergent evolution, and inter/intra-host reassortment needs to be performed on a continual basis on the everincreasing dataset to keep abreast of new influenza threats. To this end, we have created an automated pipeline that can download the latest sequences from NCBI GenBank and add them to existing alignments of homologous sequences, as well as extract metadata such as antiviral resistance, collection date and location name. Each sequence can then be geotagged by an automated, user-verified extraction and querying engine which uses the GeoNames web service ( http://www.geonames.org ). The data are made available through our data warehouse and web application, SeqMonitor. The current version of SeqMonitor allows users to submit H1N1 protein sequences of the hemagglutinin or neuraminidase genes to a BLAST query, with the top matches being plotted on a geographic map. Novel and rare mutations of the query sequence can then be analyzed versus any subset of the data, defined for instance by oseltamivir resistance or country of collection. The geographic and related metadata files, along with the precomputed amino acid alignments constructed with the pipeline can be downloaded by users and processed by geographic and sequence data analysis packages such as GenGIS ( http://kiwi.cs.dal.ca/GenGIS ) [7][8] . SeqMonitor can be accessed at http://ratite.cs.dal.ca/SeqMonitor .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle