Expanding and Remixing the Metadata Landscape.
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DOI：
10.1016/j.trecan.2020.10.011
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发表时间：
2021-04
期刊：
影响因子：
18.4
通讯作者：
Greene CS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hippen AA;Greene CS
基因组数据共享加速研究。当数据附有详细的元数据时，它们才最有价值。迄今为止，元数据通常是样本及其处理的人工注释描述。我们讨论机器学习衍生的元素如何补充这些描述，以增强围绕基因组数据的研究生态系统。
Genomic data sharing accelerates research. Data are most valuable when they are accompanied by detailed metadata. To date, metadata are often human-annotated descriptions of samples and their handling. We discuss how machine learning-derived elements complement such descriptions to enhance the research ecosystem around genomic data.
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影响因子：
9.3
作者：
Taroni, Jaclyn N.;Grayson, Peter C.;Greene, Casey S.
通讯作者：
Greene, Casey S.
DOI：
10.1038/s41576-020-0257-5
发表时间：
2020-10
期刊：
Nature reviews. Genetics
影响因子：
--
作者：
Byrd JB;Greene AC;Prasad DV;Jiang X;Greene CS
通讯作者：
Greene CS
影响因子：
3.8
作者：
Schwede, Matthew;Waldron, Levi;Culhane, Aedin C.
通讯作者：
Culhane, Aedin C.
影响因子：
--
作者：
Brazma A
通讯作者：
Brazma A
影响因子：
5.8
作者：
Bernstein, Matthew N.;Doan, Anhai;Dewey, Colin N.
通讯作者：
Dewey, Colin N.