Abstract 51: International Cancer Genome Consortium Data Portal – A ‘one-stop-shop’ for genomic, transcriptomic, and epigenomic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The International Cancer Genome Consortium (ICGC) (www.icgc.org) orchestrates a multi-national effort to catalogue genomic abnormalities in 50 different tumor types. For each type 500 pairs of matched tumor and normal tissues will be studied using multiple technologies including DNA sequencing, expression profiling, and epigenetic analysis. ICGC data will be linked to cancer etiology, drug response, and patient survival. Each ICGC member institute generates its site-specific data independently and stores it in a local database. These databases are federated using BioMart technology (www.biomart.org) and made available to the public through the ICGC data portal (dcc.icgc.org). To the user, the multiple databases appear as a single integrated database. The ICGC data portal provides a platform for scientists to search, download, and analyze a broad range of cancer data. In addition to the data generated by the ICGC members, the portal includes data from other projects such as The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Tumor Sequencing Project (TSP). Currently, the portal contains data sets from 15 cancer types. Data sets are divided into two categories: open access and controlled access. Open access data sets are available to the entire research community and include somatic mutations (simple, copy number variations, and structural rearrangements), gene and miRNA expression, DNA methylation, and exon junctions. Controlled access data sets, such as germline mutations, are available to users who have been authorized according to ICGC policies. The portal also includes annotation data from other publically available databases such as Ensembl, KEGG, Reactome, and the Pancreatic Expression Database. All data in the portal is exposed through a variety of user interfaces and can be processed using available analytical and visualization tools. For instance, users can perform gene- or pathway-centric analyses, such as compare mutation frequencies in specific genes or pathways, or compare mutation patterns between multiple tumor samples. Furthermore, by selecting diverse query and output criteria, users can retrieve data based on different molecular and clinical covariates. The portal enables users to conveniently retrieve, characterize, and compare cancer data from different sources through a single point of access. As more ICGC data is added and portal's functionality is further enhanced, it is expected that it will become an increasingly important resource for cancer researchers with diverse user requirements. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 51. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-51
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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,240 | 0,176 |
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 ».