Large-scale Manual Curation and Harmonization of Metadata from Metagenomic and Cancer Genomic Repositories: Challenges and Solutions
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
Public omics repositories contain vast amounts of valuable data, but their metadata suffers from extreme heterogeneity, unstandardized terminologies, and quality issues that severely limit data reusability and cross-study integration. While prospective metadata standards exist, the majority of published omics data remain in non-standardized formats requiring retrospective harmonization. We performed comprehensive manual curation and harmonization of metadata, such as participant characteristics and study conditions, from 212 027 omics samples across 468 studies in two repositories: curatedMetagenomicData (93 studies, 22 588 samples) and cBioPortal (375 studies, 189 438 samples). Through systematic ontology mapping, we consolidated redundant, dispersed information into far fewer harmonized columns, reduced unique values, and increased the completeness of major attributes. This curation process revealed common metadata quality issues, including typos, inconsistent terminologies, misplaced values, conflicting annotations, and inappropriately merged information across attributes. We document the challenges, decisions, and solutions during this large-scale metadata harmonization. The harmonized metadata, accessible through the OmicsMLRepoR Bioconductor package, enables repository-wide queries and cross-study analyses previously challenging with heterogeneous metadata. Our experience provides practical guidance for similar curation efforts and demonstrates the value of investing in retrospective metadata improvement for existing public omics resources.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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