Abstract 1284: How can you interpret gene lists from -omics experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the mechanisms responsible for a cellular behaviour often begins with observations of genes and gene products. Depending on the type of experiment, the number of resulting genes can be small, but increasingly, researchers are faced with many thousands of measurements, as in the case of transcriptomic or protein-DNA binding observations. Here, we describe ways to pair experimental results consisting of one or more genes with analysis tools with the overall aim being to make results more biologically interpretable. In certain cases, experimental approaches such as screens for essential genes can generate one or a few ‘genes of interest' and there is a desire to understand their relationship to one another as well as discover links to additional, interesting genes. To this end, ‘GeneMANIA' is a web tool that accepts gene names and returns a network visualization of related genes based on similarity in expression, localization, protein domains and those involved in physical interactions. Likewise, ‘PCViz' is a web tool that displays a network of interactions drawn from Pathway Commons, a web resource for pathway and interaction knowledge. In cases where experiments generate a lengthy list of genes, for instance, transcriptomic measurements, there is a desire to understand their relevance to a phenotype of interest. Pathway enrichment analysis methods aim to summarize gene lists as pathways, which have a closer link to cell function. An online ‘Guide' by Pathway Commons includes workflows that illustrate how to chain together software tools to identify pathways from the corresponding gene-level data then organize and summarize the pathway-level results in an interactive visualization known as an Enrichment Map. For those wishing to drill-down to individual pathways, Pathway Commons offers a set of web apps, including ‘Search' that enables users to query by keyword and visualize ranked search results. Ongoing development of web apps aims to enhance the accessibility to pathways and integrate support for analysis and visualization of experimental data. The full complement of data, tools and resources offered by Pathway Commons in support of pathway analysis are described. Citation Format: Jeffrey V. Wong, Augustin Luna, Emek Demir, Igor Rodchenkov, Özgün Babur, Chris Sander, Gary D. Bader. How can you interpret gene lists from -omics experiments [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1284.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,062 |
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 ».