Image_1_A Distributed Whole Genome Sequencing Benchmark Study.TIF
Notice bibliographique
Résumé
<p>Population sequencing often requires collaboration across a distributed network of sequencing centers for the timely processing of thousands of samples. In such massive efforts, it is important that participating scientists can be confident that the accuracy of the sequence data produced is not affected by which center generates the data. A study was conducted across three established sequencing centers, located in Montreal, Toronto, and Vancouver, constituting Canada’s Genomics Enterprise (www.cgen.ca). Whole genome sequencing was performed at each center, on three genomic DNA replicates from three well-characterized cell lines. Secondary analysis pipelines employed by each site were applied to sequence data from each of the sites, resulting in three datasets for each of four variables (cell line, replicate, sequencing center, and analysis pipeline), for a total of 81 datasets. These datasets were each assessed according to multiple quality metrics including concordance with benchmark variant truth sets to assess consistent quality across all three conditions for each variable. Three-way concordance analysis of variants across conditions for each variable was performed. Our results showed that the variant concordance between datasets differing only by sequencing center was similar to the concordance for datasets differing only by replicate, using the same analysis pipeline. We also showed that the statistically significant differences between datasets result from the analysis pipeline used, which can be unified and updated as new approaches become available. We conclude that genome sequencing projects can rely on the quality and reproducibility of aggregate data generated across a network of distributed sites.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».