cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.rtq4gn
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 285601 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Machine Observation, Occurrence evidence, Observation)",
 "TaxonKey is one of (Stercorarius parasiticus (Linnaeus, 1758))",
 "Country is one of (Åland Islands, Albania, Andorra, Austria, Belarus, Belgium, Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Faroe Islands, Finland, France, Germany, Gibraltar, Greece, Guernsey, Holy See, Hungary, Iceland, Ireland, Isle of Man, Italy, Jersey, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Malta, Moldova, Republic of, Monaco, Montenegro, Netherlands, North Macedonia, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russian Federation, San Marino, Serbia, Slovakia, Slovenia, Spain, Svalbard and Jan Mayen, Sweden, Switzerland, Ukraine, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland)"
 ]
}

 The dataset includes 285601 records from 287 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020115-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.15589557
title: Zenodo versioning test
DOI: 10.18419/darus-2871
title: arm26: A Human Arm Model

description: &lt;p&gt;An arm model parametrised using generic literature data for the geometry of the skeleton including attachment points for ligaments and muscles. This arm26 model consists of a musculoskeletal model of the arm with two degrees of freedom actuated by six muscles. The model is prepared to run muscle-driven simulation using a simple biological motor control model. The file contains an archive including all relevant data to run the simulation in the simulator demoa. This needs to be installed separately and is available as open source too (&lt;a href="http://get-demoa.com"&gt;get-demoa.com&lt;/a&gt;).&lt;/p&gt;

If you use this model, please cite the related publications together with this dataset.&lt;br/&gt;
description: Note: This code requires demoa version 2.2, which can be downloaded from https://doi.org/10.18419/DARUS-2550, DaRUS, V4. A newer version of arm26 is included as example within demoa-base version 3.0 and higher.
DOI: 10.18419/darus-2871/2
title: Technical_Report_Arm26.pdf

description: Supplementary material describing the arm26 model.
DOI: 10.18419/darus-2871/4
title: arm26.tgz

description: Contains all files for the model, including the technical description and a readme file how to use/run the model.
DOI: 10.18419/darus-2871/5
title: README.md

description: This file describes how to install and use the model and how to run a first simple simulation.
DOI: 10.6084/m9.figshare.29236319
title: Datasets for the manuscript "Global assessment of SWOT's performance in tidal level measurement and tidal analysis in coastal zones"

description: Datasets for the manuscript "Global assessment of SWOT's performance in tidal level measurement and tidal analysis in coastal zones"
DOI: 10.6084/m9.figshare.29236319.v1
title: Datasets for the manuscript "Global assessment of SWOT's performance in tidal level measurement and tidal analysis in coastal zones"

description: Datasets for the manuscript "Global assessment of SWOT's performance in tidal level measurement and tidal analysis in coastal zones"
DOI: 10.15468/dl.yqzpdj
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3705 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Inia geoffrensis (Blainville, 1817)"
 ]
}

 The dataset includes 3705 records from 58 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020128-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.xrv4w2
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 553 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Taenia solium Linnaeus, 1758"
 ]
}

 The dataset includes 553 records from 34 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020129-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.15591858
title: The Sentiment Hidden in Italian Texts through the lens of a new dictionary - 2024 update

description: This study aimed to classify the Bank of Italy's Economic Bulletin from 2008 to 2023, in Italian and English, using an emotional scale to verifythe correlation between sentiment and the main macroeconomic indicators. A lexicon-based method, incorporating negations andintensifiers, was chosen. Additionally, a new Italian dictionary was developed, assigning weights to terms by considering synonyms andantonyms.
DOI: 10.5281/zenodo.15591859
title: The Sentiment Hidden in Italian Texts through the lens of a new dictionary - 2024 update

description: This study aimed to classify the Bank of Italy's Economic Bulletin from 2008 to 2023, in Italian and English, using an emotional scale to verifythe correlation between sentiment and the main macroeconomic indicators. A lexicon-based method, incorporating negations andintensifiers, was chosen. Additionally, a new Italian dictionary was developed, assigning weights to terms by considering synonyms andantonyms.
DOI: 10.21227/4yk7-ph27
title: "LUCAS land cover representative areas"

description: "Spatially representative areas have been computed around LUCAS points in 2018 using an original shape-constrained region-growing algorithm. This algorithm was specifically designed to enhance the accuracy and consistency of machine learning approaches for land cover and land use mapping by ensuring that the delineated areas accurately represent the surrounding landscape. "
DOI: 10.15468/dl.c5y9rn
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 73248 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Continent is one of (South America, North America)",
 "Country is one of (Costa Rica, Nicaragua, Bolivia (Plurinational State of), Venezuela (Bolivarian Republic of), Ecuador, Colombia, Panama, Peru, Brazil, Mexico)",
 "DatasetKey is one of (CEPEC herbarium - Centro de Pesquisas do Cacau - Herbário Virtual REFLORA, K herbarium - Royal Botanic Gardens, Kew - Amostras Brasileiras Repatriadas - Herbário Virtual REFLORA, Tropicos Specimens Non-MO, Tropicos MO Specimen Data, RB - Rio de Janeiro Botanical Garden Herbarium Collection, Royal Botanic Gardens, Kew - Herbarium Specimens, The New York Botanical Garden Herbarium (NY), NMNH Extant Specimen Records (USNM, US), Herbario Nacional Colombiano (COL), MBM - Herbário do Museu Botânico Municipal, Harvard University Herbaria: All Records, Digitalización y Sistematización de las Colecciones Biológicas Nacionales del Instituto de Biología, UNAM (Plantas vasculares), Plantae of Costa Rica (INBio), Field Museum of Natural History (Botany) Seed Plant Collection, Herbario Universidad de Antioquia (HUA), Herbario Amazónico Colombiano Dairon Cárdenas López, Carnegie Museum of Natural History Herbarium, The AAU Herbarium Database, herbario)",
 "IucnRedListCategory is one of (VU, EN, CR)",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "PublishingOrg is 90fd6680-349f-11d8-aa2d-b8a03c50a862"
 ]
}

 The dataset includes 73248 records from 2 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020126-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.smqmhp
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1246 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Machine Observation, Occurrence evidence, Observation)",
 "TaxonKey is one of (Stercorarius longicaudus Vieillot, 1819)",
 "Country is one of (Afghanistan, Armenia, Azerbaijan, Bahrain, Bangladesh, Bhutan, Brunei Darussalam, Cambodia, China, Cyprus, Georgia, Hong Kong, India, Indonesia, Iran (Islamic Republic of), Iraq, Israel, Japan, Jordan, Kazakhstan, Korea (Democratic People’s Republic of), Korea, Republic of, Kuwait, Kyrgyzstan, Lao People’s Democratic Republic, Lebanon, Macao, Malaysia, Maldives, Mongolia, Myanmar, Nepal, Oman, Pakistan, Palestine, State of, Philippines, Qatar, Saudi Arabia, Singapore, Sri Lanka, Syrian Arab Republic, Tajikistan, Thailand, Timor-Leste, Türkiye, Turkmenistan, United Arab Emirates, Uzbekistan, Viet Nam, Yemen)"
 ]
}

 The dataset includes 1246 records from 7 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020132-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.v5wr6z
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "ScientificName is Actinopterygii",
 "HasCoordinate is true",
 "Geometry POLYGON((33.44664 46.39149, 32.46648 47.15155, 31.71491 47.51346, 31.32894 47.35279, 30.64606 46.8069, 29.57722 46.68484, 29.51784 46.31697, 29.18711 45.85929, 28.45741 45.16199, 28.39107 44.50339, 27.99305 43.62155, 27.32969 43.11521, 27.39603 42.08986, 27.66137 41.4218, 28.72276 41.17261, 30.05043 40.80487, 31.64431 40.90533, 33.23818 41.53805, 34.56641 41.57119, 35.62709 41.16837, 37.35379 40.66653, 39.52323 40.63294, 41.38275 40.7672, 42.59793 42.33233, 39.7201 44.13845, 38.24374 44.73164, 37.44423 45.08311, 36.14845 45.19979, 35.56949 45.18036, 34.93539 45.18036, 34.27372 45.43243, 33.83261 45.89485, 33.44664 46.39149))"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020134-250525065834625/datasets/export for details.
DOI: 10.15468/dl.86anwe
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1537 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Machine Observation, Occurrence evidence, Observation)",
 "TaxonKey is one of (Stercorarius longicaudus Vieillot, 1819)",
 "Country is one of (Anguilla, Antigua and Barbuda, Argentina, Aruba, Bahamas, Barbados, Belize, Bolivia (Plurinational State of), Bonaire, Sint Eustatius and Saba, Bouvet Island, Brazil, Cayman Islands, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Curaçao, Dominica, Dominican Republic, Ecuador, El Salvador, Falkland Islands (Malvinas), French Guiana, Grenada, Guadeloupe, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Jamaica, Martinique, Mexico, Montserrat, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Puerto Rico, Saint Barthélemy, Saint Kitts and Nevis, Saint Lucia, Saint Martin (French part), Saint Vincent and the Grenadines, Sint Maarten (Dutch part), South Georgia and the South Sandwich Islands, Suriname, Trinidad and Tobago, Turks and Caicos Islands, Uruguay, Venezuela (Bolivarian Republic of), Virgin Islands (British), Virgin Islands (U.S.))"
 ]
}

 The dataset includes 1537 records from 13 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0020133-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.10722758
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Ein zentraler Bestandteil einer erfolgreichen Erregersurveillance ist das Verständnis der Verbreitung eines Erregers sowie seiner pathogenen Eigenschaften. Hierbei stellt das Wissen über das Erregergenom eine wichtige Informationsquelle dar. So erlaubt der Nachweis von Mutationen im Genom eines Erregers, Verwandtschaftsbeziehungen zu rekonstruieren, Übertragungswege aufzudecken und Resistenzen vorherzusagen. Die Integrierte Genomische Surveillance (IGS) von SARS-CoV-2 zielt darauf ab, die Verbreitung des Virus und insbesondere von besorgniserregenden Virusvarianten in der Bevölkerung zu überwachen sowie auftretende Veränderungen des Virus genau zu beobachten. Besondere Bedeutung kommt dabei der öffentlichen Bereitstellung der genomischen Daten zu, um Wissenschaftlern in Deutschland und weltweit die Möglichkeit zu eigenständigen Analysen zu eröffnen.

Im Rahmen der Coronavirus-Surveillanceverordnung wurden bis zum 31.05.2023 SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus ganz Deutschland über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH) an das RKI übermittelt. Mit Ablauf der Verordnung werden künftig Proben durch das IMSSC2 Labornetzwerk bereitgestellt und am RKI sequenziert, analysiert und hier bereitgestellt. Trotz reduzierter  Probenanzahl, wird durch die sorgfältige Auswahl der beteiligten Labore ein repräsentativer Einblick in die Viruspopluation gesichert (Djin Ye Oh  et al. 2022). Zusätzlich werden Sequenzen vom NRZ Coronaviren an der Charité beigetragen um das IMSSC2 Netzwerk zu ergänzen.
DOI: 10.5281/zenodo.14192739
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Ein zentraler Bestandteil einer erfolgreichen Erregersurveillance ist das Verständnis der Verbreitung eines Erregers sowie seiner pathogenen Eigenschaften. Hierbei stellt das Wissen über das Erregergenom eine wichtige Informationsquelle dar. So erlaubt der Nachweis von Mutationen im Genom eines Erregers, Verwandtschaftsbeziehungen zu rekonstruieren, Übertragungswege aufzudecken und Resistenzen vorherzusagen. Die Integrierte Genomische Surveillance (IGS) von SARS-CoV-2 zielt darauf ab, die Verbreitung des Virus und insbesondere von besorgniserregenden Virusvarianten in der Bevölkerung zu überwachen sowie auftretende Veränderungen des Virus genau zu beobachten. Besondere Bedeutung kommt dabei der öffentlichen Bereitstellung der genomischen Daten zu, um Wissenschaftlern in Deutschland und weltweit die Möglichkeit zu eigenständigen Analysen zu eröffnen.

Im Rahmen der Coronavirus-Surveillanceverordnung wurden bis zum 31.05.2023 SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus ganz Deutschland über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH) an das RKI übermittelt. Mit Ablauf der Verordnung werden künftig Proben durch das IMSSC2 Labornetzwerk bereitgestellt und am RKI sequenziert, analysiert und hier bereitgestellt. Trotz reduzierter  Probenanzahl, wird durch die sorgfältige Auswahl der beteiligten Labore ein repräsentativer Einblick in die Viruspopluation gesichert (Djin Ye Oh  et al. 2022). Zusätzlich werden Sequenzen vom NRZ Coronaviren an der Charité beigetragen um das IMSSC2 Netzwerk zu ergänzen.
DOI: 10.5281/zenodo.15182587
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Ein zentraler Bestandteil einer erfolgreichen Erregersurveillance ist das Verständnis der Verbreitung eines Erregers sowie seiner pathogenen Eigenschaften. Hierbei stellt das Wissen über das Erregergenom eine wichtige Informationsquelle dar. So erlaubt der Nachweis von Mutationen im Genom eines Erregers, Verwandtschaftsbeziehungen zu rekonstruieren, Übertragungswege aufzudecken und Resistenzen vorherzusagen. Die Integrierte Genomische Surveillance (IGS) von SARS-CoV-2 zielt darauf ab, die Verbreitung des Virus und insbesondere von besorgniserregenden Virusvarianten in der Bevölkerung zu überwachen sowie auftretende Veränderungen des Virus genau zu beobachten. Besondere Bedeutung kommt dabei der öffentlichen Bereitstellung der genomischen Daten zu, um Wissenschaftlern in Deutschland und weltweit die Möglichkeit zu eigenständigen Analysen zu eröffnen.

Im Rahmen der Coronavirus-Surveillanceverordnung wurden bis zum 31.05.2023 SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus ganz Deutschland über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH) an das RKI übermittelt. Mit Ablauf der Verordnung werden künftig Proben durch das IMSSC2 Labornetzwerk bereitgestellt und am RKI sequenziert, analysiert und hier bereitgestellt. Trotz reduzierter  Probenanzahl, wird durch die sorgfältige Auswahl der beteiligten Labore ein repräsentativer Einblick in die Viruspopluation gesichert (Djin Ye Oh  et al. 2022). Zusätzlich werden Sequenzen vom NRZ Coronaviren an der Charité beigetragen um das IMSSC2 Netzwerk zu ergänzen.
DOI: 10.5281/zenodo.5176834
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.
description: <strong>Der Datensatz ist keiner weitere Qualitätskontrolle durch das RKI durchlaufen.</strong>Zu beachten ist, dass Daten in diesem Datensatz zum Beispiel:Sequenzdaten von niedriger Qualität enthaltenunverifizierte Frameshifts vorhersagenmehrmals im Datensatz vorhanden sindbereits vom sequenzierendem Labor veröffentlicht worden sindDie hier veröffentlichten Daten können daher nicht ohne weiteres mit dem wöchentlichen Bericht zu Virusvarianten von SARS-CoV-2 in Deutschland des RKIs vergleichen werden.
DOI: 10.5281/zenodo.5518307
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.
description: <strong>Der Datensatz ist keiner weitere Qualitätskontrolle durch das RKI durchlaufen.</strong>Zu beachten ist, dass Daten in diesem Datensatz zum Beispiel:Sequenzdaten von niedriger Qualität enthaltenunverifizierte Frameshifts vorhersagenmehrmals im Datensatz vorhanden sindbereits vom sequenzierendem Labor veröffentlicht worden sindDie hier veröffentlichten Daten können daher nicht ohne weiteres mit dem wöchentlichen Bericht zu Virusvarianten von SARS-CoV-2 in Deutschland des RKIs vergleichen werden.
DOI: 10.5281/zenodo.6021227
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.<br>Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).<br>Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.
description: <strong>Der Datensatz ist keiner weitere Qualitätskontrolle durch das RKI durchlaufen.</strong>Zu beachten ist, dass Daten in diesem Datensatz zum Beispiel:Sequenzdaten von niedriger Qualität enthaltenunverifizierte Frameshifts vorhersagenmehrmals im Datensatz vorhanden sindbereits vom sequenzierendem Labor veröffentlicht worden sindDie hier veröffentlichten Daten können daher nicht ohne weiteres mit dem wöchentlichen Bericht zu Virusvarianten von SARS-CoV-2 in Deutschland des RKIs vergleichen werden.
DOI: 10.5281/zenodo.6321871
title: SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus Deutschland

description: Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.<br>Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).<br>Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.
description: <strong>Der Datensatz ist keiner weitere Qualitätskontrolle durch das RKI durchlaufen.</strong>Zu beachten ist, dass Daten in diesem Datensatz zum Beispiel:Sequenzdaten von niedriger Qualität enthaltenunverifizierte Frameshifts vorhersagenmehrmals im Datensatz vorhanden sindbereits vom sequenzierendem Labor veröffentlicht worden sindDie hier veröffentlichten Daten können daher nicht ohne weiteres mit dem wöchentlichen Bericht zu Virusvarianten von SARS-CoV-2 in Deutschland des RKIs vergleichen werden.