The Dockstore: enabling modular, community-focused sharing of Docker-based genomics tools and workflows
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.
Notice bibliographique
Résumé
As genomic datasets continue to grow, the feasibility of downloading data to a local organization and running analysis on a traditional compute environment is becoming increasingly problematic. Current large-scale projects, such as the ICGC PanCancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG), the Data Platform for the U.S. Precision Medicine Initiative, and the NIH Big Data to Knowledge Center for Translational Genomics, are using cloud-based infrastructure to both host and perform analysis across large data sets. In PCAWG, over 5,800 whole human genomes were aligned and variant called across 14 cloud and HPC environments; the processed data was then made available on the cloud for further analysis and sharing. If run locally, an operation at this scale would have monopolized a typical academic data centre for many months, and would have presented major challenges for data storage and distribution. However, this scale is increasingly typical for genomics projects and necessitates a rethink of how analytical tools are packaged and moved to the data. For PCAWG, we embraced the use of highly portable Docker images for encapsulating and sharing complex alignment and variant calling workflows across highly variable environments. While successful, this endeavor revealed a limitation in Docker containers, namely the lack of a standardized way to describe and execute the tools encapsulated inside the container. As a result, we created the Dockstore ( https://dockstore.org), a project that brings together Docker images with standardized, machine-readable ways of describing and running the tools contained within. This service greatly improves the sharing and reuse of genomics tools and promotes interoperability with similar projects through emerging web service standards developed by the Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH).
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 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 | 0,050 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle