Notice bibliographique
Résumé
GDSC2 PharmacoSet (PSet) generated by ORCESTRA. Metadata can be found on ORCESTRA at: http://orcestra.ca/pset/10.5281/zenodo.5787003 <strong>Disclaimer</strong> The GDSC2 data have been generated and shared by the Wellcome Trust Sanger Institute as part of the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) Programme. The Haibe-Kains Lab has reprocessed and re-annotated the data to maximize overlap with other pharmacogenomic datasets. <strong>Data Usage Policy</strong> Users have a non-exclusive, non-transferable right to use data files for internal proprietary research and educational purposes, including target, biomarker and drug discovery. Excluded from this licence are use of the data (in whole or any significant part) for resale either alone or in combination with additional data/product offerings, or for provision of commercial services. Please note: The data files are experimental and academic in nature and are not licensed or certified by any regulatory body. Genome Research Limited provides access to data files on an “as is” basis and excludes all warranties of any kind (express or implied). If you are interested in incorporating results or software into a product, or have questions, please contact depmap@sanger.ac.uk. Source: https://depmap.sanger.ac.uk/documentation/data-usage-policy/ Sanger's terms and conditions: http://www.cancerrxgene.org/legal <strong>Please cite the following when using these data</strong> Iorio F, Knijnenburg TA, Vis DJ, Bignell GR, Menden MP, Schubert M, Aben N, Gonçalves E, Barthorpe S, Lightfoot H, Cokelaer T, Greninger P, van Dyk E, Chang H, de Silva H, Heyn H, Deng X, Egan RK, Liu Q, Mironenko T, Mitropoulos X, Richardson L, Wang J, Zhang T, Moran S, Sayols S, Soleimani M, Tamborero D, Lopez-Bigas N, Ross-Macdonald P, Esteller M, Gray NS, Haber DA, Stratton MR, Benes CH, Wessels LFA, Saez-Rodriguez J, McDermott U, Garnett MJ. A Landscape of Pharmacogenomic Interactions in Cancer. Cell. 2016 Jul 28;166(3):740-754. doi: 10.1016/j.cell.2016.06.017. Epub 2016 Jul 7. PMID: 27397505; PMCID: PMC4967469. Yang W, Soares J, Greninger P, Edelman EJ, Lightfoot H, Forbes S, Bindal N, Beare D, Smith JA, Thompson IR, Ramaswamy S, Futreal PA, Haber DA, Stratton MR, Benes C, McDermott U, Garnett MJ. Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC): a resource for therapeutic biomarker discovery in cancer cells. Nucleic Acids Res. 2013 Jan;41(Database issue):D955-61. doi: 10.1093/nar/gks1111. Epub 2012 Nov 23. PMID: 23180760; PMCID: PMC3531057. Picco G, Chen ED, Alonso LG, Behan FM, Gonçalves E, Bignell G, Matchan A, Fu B, Banerjee R, Anderson E, Butler A, Benes CH, McDermott U, Dow D, Iorio F, Stronach E, Yang F, Yusa K, Saez-Rodriguez J, Garnett MJ. Functional linkage of gene fusions to cancer cell fitness assessed by pharmacological and CRISPR-Cas9 screening. Nat Commun. 2019 May 16;10(1):2198. doi: 10.1038/s41467-019-09940-1. PMID: 31097696; PMCID: PMC6522557.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».