MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223916144 · doi:10.7717/peerj.13300

PipeCoV: a pipeline for SARS-CoV-2 genome assembly, annotation and variant identification

2022· article· en· W4223916144 sur OpenAlexfundno aff
Renato Oliveira, Tatianne Negri, Gisele Lopes Nunes, Inácio Gomes Medeiros, Guilherme Araújo, Fabrício de Oliveira Silva, Jorge Estefano Santana de Souza, Ronnie Alves, Guilherme Oliveira

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoVale Canada Limited
Mots-clésGenomeIdentification (biology)Pipeline (software)Computational biologyAnnotationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyCoronavirusComputer scienceData scienceVirusGeneticsGeneInfectious disease (medical specialty)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivation: Since the identification of the novel coronavirus (SARS-CoV-2), the scientific community has made a huge effort to understand the virus biology and to develop vaccines. Next-generation sequencing strategies have been successful in understanding the evolution of infectious diseases as well as facilitating the development of molecular diagnostics and treatments. Thousands of genomes are being generated weekly to understand the genetic characteristics of this virus. Efficient pipelines are needed to analyze the vast amount of data generated. Here we present a new pipeline designed for genomic analysis and variant identification of the SARS-CoV-2 virus. Results: PipeCoV shows better performance when compared to well-established SARS-CoV-2 pipelines, with a lower content of Ns and higher genome coverage when compared to the Wuhan reference. It also provides a variant report not offered by other tested pipelines. Availability: https://github.com/alvesrco/pipecov.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207