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Enregistrement W4396816249 · doi:10.48550/arxiv.2405.04734

The Canadian VirusSeq Data Portal & Duotang: open resources for SARS-CoV-2 viral sequences and genomic epidemiology

2024· preprint· en· W4396816249 sur OpenAlexaffabout
Erin E. Gill, Baofeng Jia, Carmen Lía Murall, Raphaël Poujol, Muhammad Zohaib Anwar, Nithu Sara John, Justin Richardsson, Ashley E. Hobb, Abayomi S. Olabode, Alexandru Lepsa, Ana T. Duggan, Andrea D. Tyler, Arnaud N’Guessan, Atul Kachru, Brandon Chan, Catherine Yoshida, Christina K. Yung, David Bujold, Dusan Andric, Edmund Su, Emma Griffiths, Gary Van Domselaar, Gordon Jolly, Heather Ward, Henrich Feher, Jared Baker, Jared T. Simpson, Jaser Uddin, Jiannis Ragoussis, Jon Eubank, José Héctor Gálvez, Karen Fang, Kim Cullion, Leonardo Landa Rivera, Linda Xiang, Matthew A. Croxen, Mitchell Shiell, Natalie Prystajecky, Pierre-Olivier Quirion, Rosita Bajari, Samantha Rich, Samira Mubareka, Sandrine Moreira, Scott Cain, Steven G. Sutcliffe, Susanne A. Kraemer, Yann Joly, Yelizar Alturmessov, Cphln Consortium, CanCOGeN Consortium, Marc Fiume, Terrance P. Snutch, Cindy Bell, Catalina López-Correa, Julie Hussin, Jeffrey B. Joy, Caroline Colijn, Paul M. K. Gordon, William Hsiao, Art F. Y. Poon, Natalie Knox, Mélanie Courtot, Lincoln Stein, Sarah P. Otto, Guillaume Bourque, B. Jesse Shapiro, Fiona S. L. Brinkman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteAIDS VancouverMichael Smith Health Research BCGenome CanadaUniversity of CalgarySunnybrook Health Science CentreBC Centre for Disease ControlWomen and Children’s Health Research InstituteSunnybrook HospitalOntario GenomicsUniversity of AlbertaIndoc ResearchUniversité de MontréalMcGill Genome CentreUniversity of TorontoWestern UniversityMcGill UniversitySimon Fraser UniversityPublic Health Agency of CanadaOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of British ColumbiaMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityPandemicPublic healthData sharingData scienceGenomeGenomicsAcknowledgementWorld Wide WebCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceBiologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic led to a large global effort to sequence SARS-CoV-2 genomes from patient samples to track viral evolution and inform public health response. Millions of SARS-CoV-2 genome sequences have been deposited in global public repositories. The Canadian COVID-19 Genomics Network (CanCOGeN - VirusSeq), a consortium tasked with coordinating expanded sequencing of SARS-CoV-2 genomes across Canada early in the pandemic, created the Canadian VirusSeq Data Portal, with associated data pipelines and procedures, to support these efforts. The goal of VirusSeq was to allow open access to Canadian SARS-CoV-2 genomic sequences and enhanced, standardized contextual data that were unavailable in other repositories and that meet FAIR standards (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable). In addition, the Portal data submission pipeline contains data quality checking procedures and appropriate acknowledgement of data generators that encourages collaboration. From inception to execution, the portal was developed with a conscientious focus on strong data governance principles and practices. Extensive efforts ensured a commitment to Canadian privacy laws, data security standards, and organizational processes. This Portal has been coupled with other resources like Viral AI and was further leveraged by the Coronavirus Variants Rapid Response Network (CoVaRR-Net) to produce a suite of continually updated analytical tools and notebooks. Here we highlight this Portal, including its contextual data not available elsewhere, and the 'Duotang', a web platform that presents key genomic epidemiology and modeling analyses on circulating and emerging SARS-CoV-2 variants in Canada. Duotang presents dynamic changes in variant composition of SARS-CoV-2 in Canada and by province, estimates variant growth, and displays complementary interactive visualizations, with a text overview of the current situation. The VirusSeq Data Portal and Duotang resources, alongside additional analyses and resources computed from the Portal (COVID-MVP, CoVizu), are all open-source and freely available. Together, they provide an updated picture of SARS-CoV-2 evolution to spur scientific discussions, inform public discourse, and support communication with and within public health authorities. They also serve as a framework for other jurisdictions interested in open, collaborative sequence data sharing and analyses.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,014
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,027

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,198 · 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
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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