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Enregistrement W4409765253 · doi:10.1093/gigascience/giaf038

Overture: an open-source genomics data platform

2025· article· en· W4409765253 sur OpenAlexafffund
Mitchell Shiell, Rosita Bajari, Dusan Andric, Jon Eubank, Brandon Chan, Justin Richardsson, Azher Ali, Bashar Allabadi, Yelizar Alturmessov, Jared Baker, Ann Catton, Kim Cullion, Daniel DeMaria, Henrich Feher, Francois Gerthoffert, Robin Haw, Atul Kachru, Alexandru Lepsa, A. H. Li, Hardeep K. Nahal-Bose, Aleksandra Pejovic, Samantha Rich, Leonardo Landa Rivera, Ciarán Schütte, Edmund Su, Robert Tisma, Jaser Uddin, Chang Wang, Alex Wilmer, Qian Xiang, Junjun Zhang, Lincoln Stein, Vincent Ferretti, Mélanie Courtot, Christina K. Yung

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésComputer scienceInteroperabilityData scienceGenomicsData managementReuseBig dataData sharingWorld Wide WebDatabaseData miningGenomeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Next-generation sequencing has created many new technological challenges in organizing and distributing genomics datasets, which now can routinely reach petabyte scales. Coupled with data-hungry artificial intelligence and machine learning applications, findable, accessible, interoperable, and reusable genomics datasets have never been more valuable. While major archives like the Genomics Data Commons, Sequence Reads Archive, and European Genome-Phenome Archive have improved researchers' ability to share and reuse data, and general-purpose repositories such as Zenodo and Figshare provide valuable platforms for research data publication, the diversity of genomics research precludes any one-size-fits-all approach. In many cases, bespoke solutions are required, and despite funding agencies and journals increasingly mandating reusable data practices, researchers still lack the technical support needed to meet the multifaceted challenges of data reuse. FINDINGS: Overture bridges this gap by providing open-source software for building and deploying customizable genomics data platforms. Its architecture consists of modular microservices, each of which is generalized with narrow responsibilities that together combine to create complete data management systems. These systems enable researchers to organize, share, and explore their genomics data at any scale. Through Overture, researchers can connect their data to both humans and machines, fostering reproducibility and enabling new insights through controlled data sharing and reuse. CONCLUSIONS: By making these tools freely available, we can accelerate the development of reliable genomic data management across the research community quickly, flexibly, and at multiple scales. Overture is an open-source project licensed under AGPLv3.0 with all source code publicly available from https://github.com/overture-stack and documentation on development, deployment, and usage available from www.overture.bio.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0210,014
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,134 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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