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Enregistrement W4367834105 · doi:10.1186/s12863-023-01128-3

HostSeq: a Canadian whole genome sequencing and clinical data resource

2023· article· en· W4367834105 sur OpenAlexafffundabout
Seong‐Keun Yoo, Elika Garg, LT Elliott, RJ Hung, AR Halevy, Jennifer D. Brooks, SB Bull, France Gagnon, JF Lawless, Andrew D. Paterson, Lei Sun, MH Zawati, Jordan Lerner‐Ellis, RJS Abraham, İnanç Birol, Guillaume Bourque, J-M Garant, C Gosselin, J Li, J. B. R. Whitney, Bhooma Thiruvahindrapuram, J-A Herbrick, Miranda Lorenti, MS Reuter, OO Adeoye, Simin Liu, Upton Allen, FP Bernier, Catherine M. Biggs, AM Cheung, Juthaporn Cowan, Margaret S. Herridge, DM Maslove, BP Modi, Vincent Mooser, SK Morris, Martin Ostrowski, RS Parekh, Gerald Pfeffer, Oksana Suchowersky, Julia Upton, R C Warren, RSM Yeung, N Aziz, SE Turvey, BM Knoppers, Mark Lathrop, Stephen W. Scherer, Lisa J. Strug

Notice bibliographique

RevueBMC Genomic Data · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWomen's College HospitalQueen's UniversityOttawa HospitalUniversity Health NetworkBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaSt. Paul's HospitalAlberta Children's HospitalSt. Michael's HospitalJewish General HospitalCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreSinai Health SystemUniversity of WaterlooLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of CalgaryUniversity of OttawaSimon Fraser UniversityMcGill UniversityUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSoutheastern Ontario Academic Medical OrganizationMinistry of Colleges and UniversitiesGenome AlbertaUniversity of TorontoGénome QuébecGenome British ColumbiaInnovation, Science and Economic Development CanadaCumming School of Medicine, University of CalgaryHotchkiss Brain Institute, University of CalgaryPublic Health Agency of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésData scienceData sharingResource (disambiguation)MandatePublic healthComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HostSeq was launched in April 2020 as a national initiative to integrate whole genome sequencing data from 10,000 Canadians infected with SARS-CoV-2 with clinical information related to their disease experience. The mandate of HostSeq is to support the Canadian and international research communities in their efforts to understand the risk factors for disease and associated health outcomes and support the development of interventions such as vaccines and therapeutics. HostSeq is a collaboration among 13 independent epidemiological studies of SARS-CoV-2 across five provinces in Canada. Aggregated data collected by HostSeq are made available to the public through two data portals: a phenotype portal showing summaries of major variables and their distributions, and a variant search portal enabling queries in a genomic region. Individual-level data is available to the global research community for health research through a Data Access Agreement and Data Access Compliance Office approval. Here we provide an overview of the collective project design along with summary level information for HostSeq. We highlight several statistical considerations for researchers using the HostSeq platform regarding data aggregation, sampling mechanism, covariate adjustment, and X chromosome analysis. In addition to serving as a rich data source, the diversity of study designs, sample sizes, and research objectives among the participating studies provides unique opportunities for the research community.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,013

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,142 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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