SARS-CoV-2 NCBI submission protocol: SRA, BioSample, and BioProject v2
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This is a SARS-CoV-2 specific protocol that covers the steps needed to establish a new NCBI submission environment for your laboratory, including the creation of new BioProject(s) and submission groups. Once these are step up, the protocol then walks through the process for submitting raw reads to SRA and sample metadata to BioSample through the Submission portal. For new submitters, there's quite a bit of groundwork that needs to be established before a laboratory can start its first data submission. We recommend that one person in the laboratory take a few days to get everything set up in advance of when you expect to do your first data submission. If you need a pipeline for frequent or large volume submissions, follow Step 1 in the SARS-CoV-2 NCBI submission protocol: SRA, BioSample, and BioProject to get your NCBI submission environment established, then contact gb-admin@ncbi.nlm.nih.gov to set up an account for submitting through the API. These protocols cover submission using NCBI's Submission Portal web-interface. Complete in order (1 then 2): 1. SARS-CoV-2 NCBI submission protocol: SRA, BioSample, and BioProject (included protocol) 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. 2. 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. Metadata templates, explained! SOP for populating NCBI submission templates
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».