Pd qPCR Interlaboratory Testing Results
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
These data were collected as part of a voluntary initiative to create a White-Nose Syndrome Diagnostic Laboratory Network among laboratories participating in research and surveillance for Pseudogymonascus destructans (Pd) - the fungal pathogen causing White-Nose Syndrome in bats. Pd_qPCR_InterlaboratoryLODdata.xlsx is raw qPCR data from multiple laboratories running serial dilutions of Pd gBlock in known concentrations for the collectively used Muller (2013) Pd qPCR assay. Pd_qPCR_InterlaboratoryResults_LOD.xlsx contains the data output for each laboratory from running a generic LOD/LOQ calculator script. the generic LOD/LOQ calculator script is available at:https://github.com/cmerkes/qPCR_LOD_Calc. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_PanelData.xlsx contains the raw qPCR data from multiple laboratories running blinded samples spiked with known concentrations of Pd conidia. Each sample was extracted once and run in triplicate using the Muller (2013) assay. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_PanelResults contains the results of the blinded samples in each laboratory panel as both qPCR Ct values per replicate, and final overall sample result according to the WNS Case Definition. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_Standards.xlsx contains the results of the standard curves run by each laboratory in conjunction with the blinded sample panel.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,276 |
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