ISO/IEC 19583-27:2025

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٢ ديسمبر ٢٠٢٥

Information technology — Concepts and usage of metadata — Part 27: Mapping between metamodel for computable data registration and bioinformatics analyses by high-throughput sequencing (HTS)

ملفات الوثيقة ISO/IEC 19583-27:2025

الإنجليزية 50 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 87.55

مجال الوثيقة ISO/IEC 19583-27:2025

This document provides a mapping between the ISO/IEC 11179-34 metamodel for computable data registration and the IEEE 2791 standard for bioinformatics analyses generated by high-throughput sequencing (HTS), to facilitate the production of IEEE 2791 objects from instances of ISO/IEC 11179-34 metamodel and the registration of IEEE 2791 objects as computable data within an MDR conforming to ISO/IEC 11179-34.

This document is applicable to those who are submitting data to organizations that require metadata submissions in IEEE 2791 compliant format, as well as those aiming to register IEEE 2791 objects into an MDR that conforms to ISO/IEC 11179-34.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 150-2:2013
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية عمانية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 9:2022
GSO 9:2022 
مواصفة قياسية عمانية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization