MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3211646893 · doi:10.1016/j.xgen.2021.100033

CanDIG: Federated network across Canada for multi-omic and health data discovery and analysis

2021· article· en· W3211646893 sur OpenAlexaffabout
Lewis Jonathan Dursi, Zoltán Bozóky, Richard de Borja, Haoyuan Li, David Bujold, Adam Lipski, Shaikh Farhan Rashid, Amanjeev Sethi, Neelam Memon, Dashaylan Naidoo, Felipe Coral-Sasso, Matthew L. Wong, P-O Quirion, Zhibin Lu, Samarth Agarwal, Yuriy V. Pavlov, Andrew Ponomarev, Mia Husić, Krista Pace, Samantha Palmer, Stephanie A. Grover, Sevan Hakgor, Lillian L. Siu, David Malkin, Carl Virtanen, Trevor J. Pugh, Pierre‐Étienne Jacques, Yann Joly, Steven J.M. Jones, Guillaume Bourque, Michael Brudno

Notice bibliographique

RevueCell Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensMcGill UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenMcGill Genome CentreUniversity of WaterlooVector InstituteOntario GenomicsCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreProvidence Health CareProvincial Health Services AuthorityUniversity of British ColumbiaZymeworks (Canada)Princess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchOntario Institute for Cancer ResearchUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomicsData scienceAllianceBig dataKey (lock)Computer scienceWorld Wide WebGenomeData miningBiologyGeographyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the Canadian Distributed Infrastructure for Genomics (CanDIG) platform, which enables federated querying and analysis of human genomics and linked biomedical data. CanDIG leverages the standards and frameworks of the Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) and currently hosts data for five pan-Canadian projects. We describe CanDIG's key design decisions and features as a guide for other federated data systems.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell GenomicsMême sujetBioinformatics and Genomic NetworksTravaux en français237 207