Abstract 923: The cBioPortal for Cancer Genomics: An intuitive open-source platform for exploration, analysis and visualization of cancer genomics data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cBioPortal for Cancer Genomics is an open source software platform that enables interactive, exploratory analysis of large-scale cancer genomics data sets. It integrates genomic and clinical data, and provides a suite of visualization and analysis options, including cohort and patient-level visualization, mutation visualization, survival analysis, alteration enrichment analysis, and network analysis. The user interface is user-friendly, responsive, and makes genomic data easily accessible to scientists and clinicians. The public site (http://www.cbioportal.org) hosts data from more than 165 studies, including data from large consortia (TCGA and ICGC) and individual labs. With newly released functionality, users can now explore and query these studies individually or can combine multiple studies into new “virtual studies”. The main features of the portal include OncoPrints, a compact graphical representation of alterations in multiple genes across a cohort, mutational diagrams that show locations and frequencies of mutations in a single gene, Kaplan-Meier survival curves, plots that allow the visualization of correlation between different data types for a single or multiple genes (e.g. the correlation between DNA copy number and mRNA expression), among others. To facilitate interpretation of genomic data, the cBioPortal also now integrates annotations from several leading knowledgebases (OncoKB, CIViC, MyCancerGenome and COSMIC), as well as other resources that can guide variant interpretation (CancerHotspots, MutationAssessor, SIFT and PolyPhen). The cBioPortal has been widely adopted by the cancer community, with dozens of private instances at academic institutions and pharmaceutical/biotechnology companies. The public portal is currently accessed by approximately 25K unique visitors per month. Another notable instance is the cBioPortal for AACR GENIE (http://www.cbioportal.org/genie/), which hosts 31,706 samples from AACR Project GENIE. The cBioPortal is fully open source and all code is available on GitHub (https://github.com/cBioPortal/) under a GNU Affero GPL license. Development is a collaborative effort among groups at Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Dana-Farber Cancer Institute, Children's Hospital of Philadelphia, Princess Margaret Cancer Centre, and The Hyve, an open source bioinformatics company based in the Netherlands. Ongoing development efforts are focused on (1) building the open source community; (2) implementing architectural and performance improvements; (3) expanding user support, documentation and training resources; (4) developing novel features to support immunogenomics and immunotherapy; (5) enhancing visualization of patient timelines, multiple tumor profiles, and cohort response; and (6) releasing a new public Application Programming Interface (API). Citation Format: Jianjiong Gao, Tali Mazor, Ersin Ciftci, Pichai Raman, Pieter Lukasse, Istemi Bahceci, Alexandros Sigaras, Adam Abeshouse, Ino de Bruijn, Benjamin Gross, Ritika Kundra, Aaron Lisman, Angelica Ochoa, Robert Sheridan, Jing Su, Selcuk O. Sumer, Yichao Sun, Avery Wang, Jiaojiao Wang, Manda Wilson, Hongxin Zhang, Priti Kumari, James Lindsay, Karthik Kalletla, Kelsey Zhu, Oleguer Plantalech, Fedde Schaeffer, Sander Tan, Dionne Zaal, Sjoerd van Hagen, Kees van Bochove, Ugur Dogrusoz, Trevor J. Pugh, Adam Resnick, Chris Sander, Nikolaus Schultz, Ethan Cerami. The cBioPortal for Cancer Genomics: An intuitive open-source platform for exploration, analysis and visualization of cancer genomics data [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 923.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,044 |
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 ».