Abstract 378: The Cancer Genome Collaboratory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cancer Genome Collaboratory is an academic compute cloud designed to enable computational research on the world’s largest and most comprehensive cancer genome dataset, the International Cancer Genome Consortium (ICGC). The ICGC is on target to categorize the genomes of 25,000 tumors by 2018. A subproject of ICGC, the PanCancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) alone has generated over 800TB of harmonized sequence alignments, variants and interpreted data from over 2,800 cancer patients. A dataset of this size requires months to download and significant resources to store and process. By making the ICGC data available in cloud compute form in the Collaboratory, researchers can bring their analysis methods to the cloud, yielding benefits from the high availability, scalability and economy offered by cloud services, avoiding a large investment in static compute resources and essentially eliminating the time needed to download the data. To facilitate the computational analysis on the ICGC data, the Collaboratory has developed software solutions that are optimized for typical cancer genomics workloads, including well tested and accurate genome aligners and somatic variant calling pipelines. We have developed a simple to use, but fast and secure, data transfer tool that imports genomic data from cloud object storage into the user’s compute instances. Because a growing number of cancer datasets have restrictions on their storage locations, it is important to have software solutions that are interoperable across multiple cloud environments. We have successfully demonstrated interoperability across The Cancer Genome Atlas (TCGA) dataset hosted at University of Chicago’s Bionimbus Protected Data Cloud, the ICGC dataset hosted at the Collaboratory, and ICGC datasets stored in the Amazon Web Services (AWS) S3 storage. Lastly, we have developed a non-intrusive user authorization system that allows the Collaboratory to authenticate against the ICGC Data Access Compliance Office (DACO) when researchers require access to controlled tier data. We anticipate that our software solutions will be implemented on additional commercial and academic clouds. The Collaboratory is actively growing, with a target hardware infrastructure of over 3000 CPU cores and 15 petabytes of raw storage. As of November 2016, the Collaboratory holds information on 2,000 ICGC PCAWG donors (500TB total). We anticipate expanding the Collaboratory to host the entire ICGC dataset of 25,000 donors (approximately 5PB) and to extend its data management and analysis facilities across multiple clouds. During the current closed beta phase, the Collaboratory has been successfully utilized by multiple research groups, most notably PCAWG project researchers who analyzed thousands of genomes at scale over a few weeks’ time. The Collaboratory will open to the public during the second quarter of 2017. We invite cancer researchers to learn more about our cloud resources at cancercollaboratory.org, and apply for access to the Collaboratory. Citation Format: Christina K. Yung, George L. Mihaiescu, Bob Tiernay, Junjun Zhang, Francois Gerthoffert, Andy Yang, Jared Baker, Guillaume Bourque, Paul C. Boutros, Bartha M. Knoppers, BF Francis Ouellette, Cenk Sahinalp, Sohrab P. Shah, Vincent Ferretti, Lincoln D. Stein. The Cancer Genome Collaboratory [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 378. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-378
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,058 |
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 ».