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Enregistrement W4394215894 · doi:10.6084/m9.figshare.20510367

Zebrahub single cell dataset

2022· dataset· en· W4394215894 sur OpenAlexaboutno aff
Merlin Lange, Alejandro A. Granados, Shruthi VijayKumar, Michael Borja, Norma Neff, Angela Oliveira Pisco, Löıc A. Royer

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zebrahub first dataset is a single-cell RNA sequencing atlas a the single embryo resolution of nearly 120671 cells spanning 10 stage: from 0-somite embryos to 10 day larva (bud-, 5-, 10-, 15-, 20-, 30-somite stages, as well as 2-, 3-, 5- and 10-dpf). For each stage, we have at least 4 embryo replicates. We strive to achieve the highest possible quality; in that context, we expect the dataset to evolve to more stages and better data quality. This work is led by the Royer Lab in collaboration with CZ Biohub’s data science and sequencing platforms. It aims at providing a consistent and high-quality single-embryo resolved picture of development leveraging the latest single-cell technologies such as 10X Chromium (standard and HT) for library preparation and novaseq 6000 for sequencing. This dataset was produced in the context of upcoming preprints. In the spirit of open and accelerated science, we make this dataset available ahead of time and we require that redistribution of these data include the full text of the data release policy. DATA RELEASE POLICY We aim to make sequence data rapidly and broadly available to the scientific community as a community resource. We intend to publish the work of this project in a timely fashion, and we welcome collaborative interaction on the project and analyses. However, considerable investment was made in generating these data, and we ask that you respect rights of first publication and acknowledgment as outlined in the Toronto agreement (Toronto International Data Release Workshop Authors. Prepublication data sharing. Nature. 2009 Sep 10;461(7261):168-70). By accessing these data, you agree not to publish any articles containing analyses of genes, cell types, or transcriptomic data on a whole atlas, tissue scale, or time point scale prior to the initial publication by the Chan Zuckerberg Biohub. If you wish to make use of restricted data for publication or are interested in collaborating on the analyses of these data, please email us or use the contact form. Redistribution of these data should include the full text of the data use policy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,066

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2022
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