Metadata harmonization–Standards are the key for a better usage of omics data for integrative microbiome analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tremendous amounts of data generated from microbiome research studies during the last decades require not only standards for sampling and preparation of omics data but also clear concepts of how the metadata is prepared to ensure re-use for integrative and interdisciplinary microbiome analysis. RESULTS: In this Commentary, we present our views on the key issues related to the current system for metadata submission in omics research, and propose the development of a global metadata system. Such a system should be easy to use, clearly structured in a hierarchical way, and should be compatible with all existing microbiome data repositories, following common standards for minimal required information and common ontology. Although minimum metadata requirements are essential for microbiome datasets, the immense technological progress requires a flexible system, which will have to be constantly improved and re-thought. While FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) are already considered, international legal issues on genetic resource and sequence sharing provided by the Convention on Biological Diversity need more awareness and engagement of the scientific community. CONCLUSIONS: The suggested approach for metadata entries would strongly improve retrieving and re-using data as demonstrated in several representative use cases. These integrative analyses, in turn, would further advance the potential of microbiome research for novel scientific discoveries and the development of microbiome-derived products.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».