Blockchain’s potential to address issues in genomics research and how it is being used today
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in technology have greatly decreased the costs of genome sequencing and expedited the entire sequencing process. As a result, there has been a significant increase in the volume of genomic data. Although this is useful for genomics research, there are two major concerns with this increase in data. First, the greater volume of genomic data requires a substantial amount of computational resources to process and store this data. While cloud services can seem like an effective solution to process and store this data, cloud services aggregate their information in one data center which results in the risk of a single point of failure. With the increase in genomic data, there is also an increase in privacy concerns because genomic data contains personal and sensitive information. People are not comfortable with large companies that store genomic data and people do not want this data shared with the public. Blockchain is a network that can utilize numerous computers to process data and store multiple copies of the database to eliminate the risk of a single point of failure. The blockchain is also a decentralized network which means that it is not regulated by a third party. This allows the data contributors to have full ownership of their genomic data and can decide who can access it. Today, there are several companies that have realized the advantages of blockchain and adopted this technology to store genomic data and give data contributors full control over this 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 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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».