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Enregistrement W2954772748 · doi:10.3897/biss.3.37338

Mainstreaming Molecular Biodiversity: A call for a unified and interoperable framework

2019· article· en· W2954772748 sur OpenAlexaboutno aff
Pier Luigi Buttigieg, Jerry Lanfear, Frank Oliver Glöckner, James Macklin

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityInteroperabilityData scienceBiologyEnvironmental resource managementEcologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 20 years, immense progress has been made in enhancing the effectiveness, affordability, and deployability of molecular methods for biodiversity assessment and monitoring. From the micro- to macroscopic scale, methods such as amplicon sequencing of phylogenetic marker genes, metagenomics, and metatranscriptomics have greatly impacted biology and ecology, and are steadily being integrated into national and international biodiversity policy. Over the next decade, technologies such as miniaturised and autonomous DNA sequencing platforms will amplify this momentum, ushering in an unprecedented volume of deeply minable biodiversity information. While production-grade resources exist to standardise, archive, and exchange raw molecular data (e.g. the resources of the International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) for DNA and RNA sequences), there are still no equivalent frameworks for biodiversity information derived from molecular methods. Research infrastructures in both the biodiversity and molecular biology domains must fill this gap with great urgency to channel molecular advances into efforts to understand and sustain Earth's imperilled biosphere. This session seeks to accelerate the implementation of global standards to link molecular biodiversity data to taxonomy-based systems. Only with these in place can we realise a robust, distributed, yet fully interoperating, network of infrastructures, projects, and researchers addressing molecular biodiversity. This introductory series of flash talks will present the rationale and goals of the session, alongside a joint vision from representatives of several convening stakeholders. A contribution from ELIXIR, an intergovernmental organisation of distributed infrastructures for biological data, will demonstrate the high readiness of biological data resources such as the European Nucleotide Archive (ENA) to mobilise molecular data along new standards. An intervention from the SILVA rRNA database project - itself an ELIXIR Core Data Resource - will note the actionability of interfacing molecular-based phylogenies with Linnaean systems hosted by partners such as the Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Two more contributions will emphasise the essential role (and thus critical need) of molecular biodiversity standards in bridging research and operations. The first will focus on the nation-scale Metagenomics-Based Ecosystem Biomonitoring (EcoBiomics) project in Canada, which is using 'omic approaches to better assess, monitor, and remediate microbial and invertebrate biodiversity in soil and aquatic ecosystems, thus sustaining ecosystem resilience and service provision upon which society and economies depend. The second will underscore the need for international and stable standards to advance the long-term mission of the Global Omics Observatory Network (GLOMICON), and its contribution to the Global Ocean Observing System's Essential Ocean Variables (GOOS EOVs) under the Intergovernmental Oceanographic Commission of the United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (IOC-UNESCO). Collectively, these contributions will make the case for a concerted effort to expedite the principled creation of operational information standards in molecular biodiversity. We invite all stakeholders to join us in implementing these standards in the coming years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,241
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2410,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0100,049
Communication savante0,0450,140
Science ouverte0,0170,046
Intégrité de la recherche0,0270,049
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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