Next generation biobanking ontology: introducing–omics contextual data to biobanking ontology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: 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 specimen-derived data and associated contextual data. However, reusing data from different biobanks is challenged by incompatible data representations. Contextual data describing biobank resources often contains 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. Results: The next generation biobanking ontology is an open-source application ontology representing omics contextual data, licensed under the Creative Commons 4.0 license. 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 ontology to add semantic statements to real-life use cases and query data previously stored in unstructured textual format. Availability and implementation: NGBO is freely available at https://github.com/Dalalghamdi/NGBO, and accessible from OLS https://www.ebi.ac.uk/ols4/ontologies/ngbo.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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