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Enregistrement W4376104255 · doi:10.1101/2023.05.09.539725

NGBO: Introducing -omics metadata to biobanking ontology

2023· preprint· en· W4376104255 sur OpenAlexaff
Dalia A. Alghamdi, Damion Dooley, Mannar Samman, William Hsiao

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensGenome British ColumbiaSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankOntologyComputer scienceMetadataData scienceDiscoverabilityOpen Biomedical OntologiesOntology-based data integrationData integrationInformation retrievalData managementWorld Wide WebSemantic WebData miningSuggested Upper Merged OntologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background With improvements in high throughput sequencing technologies and the constant generation of large biomedical datasets, biobanks increasingly take on the role of managing and delivering not just specimens but also data. However, re-using data from different biobanks is challenged by incompatible data representations. Contextual data describing biobank digital resources often contain unstructured textual information incompatible with computational processes such as automated data discovery and integration. Therefore, a consistent and comprehensive contextual data framework is needed to increase discovery, reusability, and integrability across data sources. Methods Based on available genomics standards (e.g., Minimum information about a microarray experiment (MIAME)), the College of American Pathologists (CAP) laboratory accreditation requirements, and the Open Biological and Biomedical Ontologies Foundry principles, we developed the Next Generation Biobanking Ontology (NGBO). In addition, we created new terms and re-used concepts from the Ontology for Biomedical Investigations (OBI) and the Ontology for Biobanking (OBIB) to build NGBO. Results The Next Generation Biobanking Ontology https://www.ebi.ac.uk/ols4/ontologies/ngbo is an open application ontology representing omics contextual data, licensed under the Apache License 2.0. The ontology focuses on capturing information about three main activities: wet bench analysis used to generate omics data, bioinformatics analysis used to process and interpret data, and data management. In this paper, we demonstrated the use of the NGBO to add semantic statements to real-life use cases and query data previously stored in unstructured textual format.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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