MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982531601 · doi:10.1093/nar/gkz935

CARD 2020: antibiotic resistome surveillance with the comprehensive antibiotic resistance database

2019· article· en· W2982531601 sur OpenAlexafffund
Brian Alcock, Amogelang R. Raphenya, Tammy T. Y. Lau, Kara K. Tsang, Mégane Bouchard, Arman Edalatmand, William Huynh, Anna‐Lisa V. Nguyen, Annie A. Cheng, Sihan Liu, Sally Y Min, Anatoly Miroshnichenko, Hiu‐Ki R. Tran, Rafik El Werfalli, Jalees A. Nasir, Martins Oloni, David J. Speicher, Alexandra Florescu, Bhavya Singh, Mateusz Faltyn, Anastasia Hernández-Koutoucheva, Arjun Sharma, Emily Bordeleau, A Pawłowski, Haley L. Zubyk, Damion Dooley, Emma Griffiths, Finlay Maguire, Geoffrey L. Winsor, Robert G. Beiko, Fiona S. L. Brinkman, William Hsiao, Gary Van Domselaar, Andrew G. McArthur

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of ManitobaSimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesMichael G. DeGroote Institute for Infectious Disease Research, McMaster UniversityCisco Systems CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMitacsGenome CanadaUniversity of WashingtonMcMaster UniversityCisco Systems
Mots-clésResistomeBiologyAntibioticsAntibiotic resistanceMicrobiologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD; https://card.mcmaster.ca) is a curated resource providing reference DNA and protein sequences, detection models and bioinformatics tools on the molecular basis of bacterial antimicrobial resistance (AMR). CARD focuses on providing high-quality reference data and molecular sequences within a controlled vocabulary, the Antibiotic Resistance Ontology (ARO), designed by the CARD biocuration team to integrate with software development efforts for resistome analysis and prediction, such as CARD's Resistance Gene Identifier (RGI) software. Since 2017, CARD has expanded through extensive curation of reference sequences, revision of the ontological structure, curation of over 500 new AMR detection models, development of a new classification paradigm and expansion of analytical tools. Most notably, a new Resistomes & Variants module provides analysis and statistical summary of in silico predicted resistance variants from 82 pathogens and over 100 000 genomes. By adding these resistance variants to CARD, we are able to summarize predicted resistance using the information included in CARD, identify trends in AMR mobility and determine previously undescribed and novel resistance variants. Here, we describe updates and recent expansions to CARD and its biocuration process, including new resources for community biocuration of AMR molecular reference data.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations3 312
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNucleic Acids ResearchMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207