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Enregistrement W3158009820 · doi:10.7490/f1000research.1117303.1

What does 1.0 take? MISO LIMS after 9 years of development

2019· article· en· W3158009820 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensResearch CanadaOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen peer reviewPlant biologyPhysiologyMedicineNeuroscienceAnesthesiologyBiologyAnesthesiaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MISO is a laboratory information management system designed for eukaryotic sequencing operations. It supports genomic, exomic, transcriptomic, methyl-omic, and CHiP-seq protocols; long reads and short reads; and microarrays. MISO’s goals are to allow laboratory technicians to record their work accurately with a minimum of data entry overhead, and to ensure the associated metadata is valid and structured enough to use for automation and other downstream applications. MISO incorporates a wide feature set useful for both large and small facilities to track their lab workflows in great detail. Since last presented at BOSC 2016, MISO has matured and stabilized to support production use in a large sequencing facility. MISO supports new instruments like the Illumina NovaSeq, 10X Chromium, and Oxford Nanopore PromethION, added more extensive location tracking, improved UI interfaces to simplify data entry, has improved overall performance, and has extensive documentation in the form of a new user manual and walkthroughs. Recently we have improved installation, administration, and maintenance through Docker containers and compose files. We have developed other applications that interact with MISO to facilitate laboratory functions like billing, reporting, and analysis. After 8 years of development, we are preparing a 1.0 release for late 2019.<br>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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