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The Value Of A Specimen Tracking Tool And Beyond

2018· preprint· en· W4214654833 sur OpenAlexaboutno aff
Manish Asiani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Tracking (education)Computer sciencePsychologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: It is generally recognized that the integrity of tissue specimens preserved at temperatures below the gas state is stable long-term. Studies in literature have not typically extended beyond a few years. As many biobanks today may store specimens for over a decade, this assumption should be tested to provide the data to support extended long-term storage and verify that stored samples continue to be fit-for-purpose. Since its inception in 2004, the Ontario Tumour Bank (OTB) has had an ongoing commitment to quality and, in accordance with biobanking best practices, has embedded stringent quality control (QC) and quality assurance (QA) measures into its routine procedures. One such measure, triggered twice annually, includes the random selection of cryopreserved tissues to undergo quality assessment (EXTQA) to measure the integrity of the tissueu2019s DNA and RNA. As an extension of OTBu2019s routine EXTQA, we analyzed second aliquots of previously evaluated tissues collected between 2005 and 2014 to determine if RNA (presented at the ISBER annual conference in 2017) or DNA integrity (presented here) is affected by extended long-term storage in liquid nitrogen vapour phase. Methods: As previously presented, RNA was extracted from duplicate aliquots of 70 cryopreserved tissue samples across 11 disease sites and quality was determined by the RNA Integrity Number (RIN) assigned by the Agilent Bioanalyzer. As an extended fit-for-purpose assessment, DNA was extracted from 20 samples to determine if DNA Integrity is associated with time in storage. The DNA integrity of the sample, as defined by its DIN value, was determined using the Agilent 2200 Tapestation and Genomic DNA Screen Tape.Results: As presented previously, there was no significant correlation between the quality of RNA versus storage time. New to this study, there was also no significant correlation between the quality of DNA versus storage time (r=0.250, p= 0.287). As a secondary observation, DNA quality is not correlated to RNA quality (r=0.2362, p=0.3147). Conclusions: This data suggests that, as for RNA, the extended long-term storage of tumour tissue samples in vapour phase in liquid nitrogen tanks does not negatively affect the quality of DNA derivatives. As a secondary observation, RNA integrity (RIN) is not a good predictor of DNA integrity, which supports previous recommendations to consider appropriate fit-for-purpose tests for different downstream applications rather than relying solely on RIN.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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