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Enregistrement W4382654041 · doi:10.1101/2023.06.28.546652

Contextualising samples: Supporting reference genomes of European biodiversity through sample and associated metadata collection

2023· preprint· en· W4382654041 sur OpenAlexfundno aff
Astrid Böhne, Rosa Fernández, Jennifer A. Leonard, Ann M. Mc Cartney, Seanna McTaggart, José Melo‐Ferreira, Rita Monteiro, Rebekah A. Oomen, Olga Vinnere Pettersson, Torsten H. Struck

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundLeibniz-GemeinschaftBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHORIZON EUROPE Framework ProgrammeDirectorate for Biological SciencesScience for Life LaboratoryAgencia Estatal de InvestigaciónFundação para a Ciência e a TecnologiaLeibniz-Institut für Zoo- und WildtierforschungJames S. McDonnell FoundationDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentNorges ForskningsrådRural Development AdministrationStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftUK Research and Innovation
Mots-clésWorkflowMetadataSample (material)BiodiversityGenomeResource (disambiguation)Data scienceEnvironmental resource managementBiologyBusinessGeographyWorld Wide WebComputer scienceEcologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The European Reference Genome Atlas (ERGA) consortium aims to generate a reference genome catalogue for all of Europe’s eukaryotic biodiversity. The biological material underlying this mission, the specimens and their derived samples, are provided through ERGA’s pan- European network. To demonstrate the community’s capability and capacity to realise ERGA’s ambitious mission, the ERGA Pilot project was initiated. In support of the ERGA Pilot effort to generate reference genomes for European biodiversity, the ERGA Sampling and Sample Processing committee (SSP) was formed by volunteer experts from ERGA’s member base. SSP aims to aid participating researchers through i) establishing standards for and collecting of sample/ specimen metadata; ii) prioritisation of species for genome sequencing; and iii) development of taxon-specific collection guidelines including logistics support. SSP serves as the entry point for sample providers to the ERGA genomic resource production infrastructure and guarantees that ERGA’s high-quality standards are upheld throughout sample collection and processing. With the volume of researchers, projects, consortia, and organisations with interests in genomics resources expanding, this manuscript shares important experiences and lessons learned during the development of standardised operational procedures and sample provider support. The manuscript details our experiences in incorporating the FAIR and CARE principles, species prioritisation, and workflow development, which could be useful to individuals as well as other initiatives.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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