Amplytica: Bringing Microbial Ecology To The Cloud.
Notice bibliographique
Résumé
Poster for Canadian Society of Microbiologists Annual Conference 2017. Amplytica: Bringing microbial ecology to the cloud. Abstract The Amplytica Cloud Platform (ACP) is a software system for building large scale bioinformatics applications on commercial cloud computing infrastructure with a focus on microbial ecology workloads. It makes use of emerging open source cloud technologies such as Docker, Salt-Cloud, RabbitMQ, Binary Large Object (BLOB) stores such as Amazon S3 and cloud databases such as Heroku PostgreSQL. The platform is designed to be distributed across many servers which do not need to be in a cluster or even on the same cloud provider. Components can even be hosted on-site to utilize existing hardware or for data security purposes. They are also stateless and no sequence data is stored inside them allowing for failure at any time with minimal data loss. Since the system is distributed, components can be turned on and off on demand allowing end users to pay for only individual bioinformatics processing jobs rather than for longterm servers. In a microbial ecology context, ACP processing components wrap the QIIME microbial ecology pipeline allowing it to cluster OTUs in a closed, or in the future, open-reference guided fashion on high-RAM cloud virtual machines. The platform is targeted towards high throughput applications such as bioreactor monitoring and optimization, personalized medicine and sequencing centres with the ability to process, store and organized hundreds of samples per month. The platform also has facilities for sequence quality filtering and quality control, compressed storage of sequence data, project and sample management and metadata capture and integration. Unlike other competing platforms, ACP can be hosted by Canadian cloud providers or private cloud and will support for multiple sequencer vendors in the near future.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,076 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».