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Enregistrement W3154688461 · doi:10.17504/protocols.io.bsypnfvn

SARS-CoV-2 NCBI submission workflow + guidance for structuring and releasing metadata v1

2021· preprint· en· W3154688461 sur OpenAlexaff
Ruth Timme, Emma Griffiths

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataWorkflowGenBankComputer scienceProtocol (science)Process (computing)World Wide WebBiologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This workflow provides an overview on the metadata specification recommend for SARS-CoV-2 sequence data and a series of protocols outlining the steps for NCBI submission. PHA4GE Contextual Metadata SOP: This protocol provides step-by-step instructions for populating the template, and also addresses a number of ethical, privacy and practical considerations that should be discussed with your data steward prior to any type of data sharing. The appendices provide additional instructions and examples of how to curate sample type descriptions, and how to identify additional standardized terms should you need them. Overview of NCBI's submission process and the metadata required: Provides an overview of the submission process and includes a brief training video. SARS-CoV-2 NCBI submission protocol: SRA, BioSample, and BioProject Step-by-step instructions for establishing a new NCBI laboratory submission account and for creating and linking a new BioProject to an existing umbrella effort. SARS-CoV-2 raw data submission to SRA (Sequence Read Archive) and metadata to BioSample. SARS-CoV-2 NCBI consensus submission protocol: GenBank Required: established BioProject and BioSamples Submit SARS-CoV-2 assemblies to NCBI GenBank, linking to existing BioProject, BioSamples, and raw 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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2120,361

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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