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Enregistrement W4413421183 · doi:10.31219/osf.io/4h7b2_v1

The Mpox Contextual Data Specification Package: A Data Curation Toolkit to Support Collaborative Pathogen Genomic Surveillance

2025· article· en· W4413421183 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Griffiths, Rhiannon Cameron, Charlotte Barclay, Nithu Sara John, Damion Dooley, Ivan S. Gill, Madeline Iseminger, Muhammad Zohaib Anwar, Mark Horsman, Keith D. MacKenzie, Natalie Prystajecky, John J. Tyson, Agatha N. Jassem, Tracy D. Lee, Robert Azana, Michael Chan, Branco Cheung, Frankie Tsang, Daniel Fornika, Jessica M. Caleta, Tara Newman, Kevin Yang, Shannon Russell, James E. A. Zlosnik, Linda Hoang, Natalie Knox, Andrea D. Tyler, Emily Grace Haidl, Chanchal Yadav, Ana T. Duggan, Levon Kearney, Christopher Townend, B. De La Cruz, Gary Van Domselaar, William Hsiao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData curationComputer scienceData scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mpox virus (MPXV) is known to cause severe blisters, swollen lymph nodes, body aches, and other symptoms. Mpox mortality rates vary according to lineage and mostly impact children and immunocompromised individuals. A sudden increase in the number of cases worldwide prompted the WHO to declare a Public Health Emergency of International Concern in 2022, and again in 2024. Public health genomic surveillance of MPXV is ongoing, with a growing number of sequences available in public sequence repositories. Critical to genomic surveillance is well curated and harmonized contextual data - the sample metadata, epidemiological and clinical data, lab results, and method information that enables the interpretation of sequence data for public health responses and decision making. Contextual data, however, is often unstructured or highly variable in formats, granularity, and terminology. This variability usually requires a great deal of manual clean-up before it can be integrated and used for analysis, which can be laborious, time-consuming and error-prone. To facilitate harmonization of contextual data for genomic surveillance during the 2022 and 2024 epidemics, an MPXV contextual data specification was developed by the Centre for Infectious Disease Genomics and One Health (Simon Fraser University, Canada) in collaboration with several teams at Canada’s National Microbiology Lab (Public Health Agency of Canada (PHAC)) as well as provincial public health laboratories. The MPXV specification provides standardized ontology-based fields and terms for capturing information about MPXV samples and infections, and prioritizes geo-temporal, data provenance, and sampling strategy information for surveillance. The specification utilizes the same semantic framework as the contextual data standard developed by the Public Health Alliance for Genomic Epidemiology (PHA4GE) for SARS-CoV-2 and a specification developed by the Canadian inter-agency Genomics Research and Development Initiative for One Health Antimicrobial Resistance surveillance (AMR-GRDI2), thus demonstrating the adaptability of the core framework for additional infectious diseases. The specification has been implemented as a template within an open source, spreadsheet-style data harmonization application known as the DataHarmonizer which has been used previously for standardizing SARS-CoV-2 contextual data during the COVID-19 pandemic. The DataHarmonizer enables public health practitioners to put the specification into practice as it provides curation, validation and data transformation features and functions. The MPXV specification and DataHarmonizer templates are already in use to harmonize contextual data for MPXV (and other pathogens) genomic surveillance in Canada, and are freely available for international use. The MPXV specification adds to a growing library of interoperable, harmonized community consensus contextual data standards for public health pathogen genomics.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,027

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations0
Publié2025
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