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Enregistrement W4280554122 · doi:10.12688/f1000research.110194.1

The third international hackathon for applying insights into large-scale genomic composition to use cases in a wide range of organisms

2022· preprint· en· W4280554122 sur OpenAlexaff
Kimberly Walker, Divya Kalra, Rebecca F. Lowdon, Guangyi Chen, David Molik, Daniela C. Soto, Fawaz Dabbaghie, Ahmad Al Khleifat, Medhat Mahmoud, Luis F. Paulin, Muhammad Sohail Raza, Susanne P. Pfeifer, Daniel Paiva Agustinho, Elbay Aliyev, Pavel Avdeyev, Enrico R. Barrozo, Sairam Behera, Kimberley J. Billingsley, Li Chuin Chong, Deepak Choubey, Wouter De Coster, Yilei Fu, Alejandro R. Gener, Timothy Hefferon, David Henke, Wolfram Höps, Anastasia Illarionova, Michael D. Jochum, María José, Rupesh K. Kesharwani, Sree Rohit Raj Kolora, Jędrzej Kubica, Priya Lakra, Damaris Lattimer, Chia-Sin Liew, Bai-Wei Lo, Chun-Hsuan Lo, Anneri Lötter, Sina Majidian, Suresh Kumar Mendem, Rajarshi Mondal, Hiroko Ohmiya, Nasrin Parvin, Carolina M. Peralta, Chi-Lam Poon, Ramanandan Prabhakaran, Marie Saitou, Aditi Sammi, Philippe Sanio, Nicolae Sapoval, Najeeb Syed, Todd J. Treangen, Gaojianyong Wang, Tiancheng Xu, Jianzhi Yang, Shangzhe Zhang, Weiyu Zhou, Fritz J. Sedlazeck, Ben Busby

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNIHR Maudsley Biomedical Research CentreAgricultural Research ServiceCenters for Disease Control and PreventionChina Scholarship CouncilFonds Wetenschappelijk OnderzoekOxford Nanopore TechnologiesMotor Neurone Disease AssociationLarge Facilities OfficeNational Institute for Health and Care ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAssociation of Public Health LaboratoriesNorges ForskningsrådU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésGenotypingComputational biologyGenomicsData scienceBioinformaticsBiologyMedicineComputer scienceGeneticsGenomeGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In October 2021, 59 scientists from 14 countries and 13 U.S. states collaborated virtually in the Third Annual Baylor College of Medicine & DNANexus Structural Variation hackathon. The goal of the hackathon was to advance research on structural variants (SVs) by prototyping and iterating on open-source software. This led to nine hackathon projects focused on diverse genomics research interests, including various SV discovery and genotyping methods, SV sequence reconstruction, and clinically relevant structural variation, including SARS-CoV-2 variants. Repositories for the projects that participated in the hackathon are available at https://github.com/collaborativebioinformatics.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0040,026
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,044

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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