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Enregistrement W2144631782 · doi:10.1093/bib/bbn056

Towards pharmacogenomics knowledge discovery with the semantic web

2009· article· en· W2144631782 sur OpenAlexaff
Michel Dumontier, Natalia Villanueva‐Rosales

Notice bibliographique

RevueBriefings in Bioinformatics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsComputer scienceSemantic WebSemantics (computer science)Knowledge extractionData scienceOpen Biomedical OntologiesXMLWorld Wide WebSocial Semantic WebBioinformaticsArtificial intelligenceBiologyOWL-S

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacogenomics aims to understand pharmacological response with respect to genetic variation. Essential to the delivery of better health care is the use of pharmacogenomics knowledge to answer questions about therapeutic, pharmacological or genetic aspects. Several XML markup languages have been developed to capture pharmacogenomic and related information so as to facilitate data sharing. However, recent advances in semantic web technologies have presented exciting new opportunities for pharmacogenomics knowledge discovery by representing the information with machine understandable semantics. Progress in this area is illustrated with reference to the personalized medicine project that aims to facilitate pharmacogenomics knowledge discovery through intuitive knowledge capture and sophisticated question answering using automated reasoning over expressive ontologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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