MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414620780 · doi:10.37044/osf.io/wj8bz_v1

Translating and Formalizing the MIRAGE Guidelines to a Prototype MIRAGE Ontology and DCAT3 Extension Vocabulary for Glycomics Data Management

2025· preprint· en· W4414620780 sur OpenAlexfundno aff
Achille Zappa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Bioscience Database CenterCanadian Glycomics NetworkJapan Science and Technology AgencyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésGlycomicsOntologySemantic WebMetadataRDFStandardizationControlled vocabularyVocabularyInteroperability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Minimum Information Required for A Glycomics Experiment (MIRAGE) guidelines haveestablished comprehensive reporting standards for glycomics research, yet their implementationin semantic web technologies remains limited. We present the first comprehensive semanticformalization of MIRAGE guidelines through an integrated RDF ontology framework comprising the MIRAGE Ontology and MIRAGE-DCAT3 vocabulary. The MIRAGE Ontologymodels glycan structures, biological specimens, analytical instruments, and experimental processes with formal OWL semantics and SHACL validation constraints. The complementaryMIRAGE-DCAT3 vocabulary extends W3C DCAT3 with glycomics-specific metadata propertiesfor dataset cataloging and discovery. Our implementation addresses critical challenges inglycomics data interoperability through comprehensive mappings to established ontologiesincluding GlycoRDF, PSI-MS, and DCTERMS. This semantic framework enables automatedquality assessment, federated data querying, and enhanced reproducibility in glycomics research, supporting broader adoption of FAIR principles in the glycobiology community. Theframework demonstrates comprehensive coverage of MIRAGE reporting requirements acrossmultiple analytical platforms including mass spectrometry, liquid chromatography, capillaryelectrophoresis, NMR spectroscopy, and lectin microarray analysis

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBiomedical Text Mining and OntologiesTravaux en français237 207