Notice bibliographique
Résumé
The OurDNA dataset is composed of harmonised, aggregated genome and exome sequences from the OurDNA program and provides the foundational reference set used by the OurDNA browser. The OurDNA program is a flagship initiative of the Centre for Population Genomics to increase the genomic representation of Australian multicultural communities. The OurDNA program aims to aggregate and share genetic variation data from over 20,000 Australians, including 8,000 new high-quality whole genome sequences from participants from genomically underrepresented groups recruited following participatory community engagement. The OurDNA Browser is a resource intended for clinicians and researchers with formal training in genetics and genomics who understand the limitations of population genetic data. Use of the dataset is subject to conditions of use as outlined in OurDNA browser policies. The OurDNA dataset v1 (GRCh38) includes 12,882 individuals: 10,671 exomes 2,211 genomes Short variants Total SNVs: 57,322,471 Total INDELs: 4,567,608 Variant type counts Synonymous: 719,413 Missense: 1,321,931 Nonsense: 35,735 Frameshift: 36,991 Canonical splice site: 33,237 Versioned, aggregate data are available for download. Download instructions are provided on the OurDNA browser. Methods The OurDNA dataset contains individuals sequenced using a mix of exome and genome capture methods and sequencing chemistries, so coverage varies between individuals and across sites. This variation in coverage is incorporated into the variant frequency calculations for each variant. Data were QCed and analyzed using the Hail open-source framework for scalable genetic analysis. All of the raw data from contributing projects and the OurDNA project have been (re)processed through equivalent pipelines to increase consistency across projects. Short-read whole genome sequencing data was processed according to the DRAGEN-GATK Best Practices guidelines. This includes alignment to GRCh38 using the open-source DRAGEN mapper (DRAGMAP, v1.3.0), and variant calling with GATK v4.2.6.1 HaplotypeCaller to discover single-nucleotide variants (SNVs) and insertion-deletions (indels). All samples were aggregated using the hail gVCF Combiner, and then sample and variant quality control was performed on the joint call set in line with gnomAD best practices. Funding Garvan Institute of Medical Research (https://ror.org/01b3dvp57) and Murdoch Children’s Research Institute (https://ror.org/048fyec77) contribute to the development of this resource via their significant funding support for the Centre for Population Genomics, enabled through the generosity of donors. Funding for this research has also been provided by the Australian Government’s Medical Research Future Fund (MRFF) grant 2015969 (CIA Daniel MacArthur; 2022-2027) from the Genomics Health Futures Mission and by the National Health and Medical Research Council (NHMRC, https://ror.org/011kf5r70) investigator grant 2009982 (CIA Daniel MacArthur; 2022-2026). The contents of this published material are solely the responsibility of the authors and do not reflect the views of the Commonwealth of Australia or the NHMRC.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,095 |
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 ».