iReceptor: A platform for querying and analyzing antibody/B‐cell and T‐cell receptor repertoire data across federated repositories
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing allows the characterization of the adaptive immune receptor repertoire (AIRR) in exquisite detail. These large-scale AIRR-seq data sets have rapidly become critical to vaccine development, understanding the immune response in autoimmune and infectious disease, and monitoring novel therapeutics against cancer. However, at present there is no easy way to compare these AIRR-seq data sets across studies and institutions. The ability to combine and compare information for different disease conditions will greatly enhance the value of AIRR-seq data for improving biomedical research and patient care. The iReceptor Data Integration Platform (gateway.ireceptor.org) provides one implementation of the AIRR Data Commons envisioned by the AIRR Community (airr-community.org), an initiative that is developing protocols to facilitate sharing and comparing AIRR-seq data. The iReceptor Scientific Gateway links distributed (federated) AIRR-seq repositories, allowing sequence searches or metadata queries across multiple studies at multiple institutions, returning sets of sequences fulfilling specific criteria. We present a review of the development of iReceptor, and how it fits in with the general trend toward sharing genomic and health data, and the development of standards for describing and reporting AIRR-seq data. Researchers interested in integrating their repositories of AIRR-seq data into the iReceptor Platform are invited to contact support@ireceptor.org.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».