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Enregistrement W4235059002 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-2004

Abstract 2004: International Cancer Genome Consortium (ICGC).

2013· article· en· W4235059002 sur OpenAlexaffabout
Thomas J. Hudson, Jennifer L. Jennings

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomeBiologyComputational biologyLibrary scienceGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The International Cancer Genome Consortium (ICGC) was established to bring together researchers from around the globe to comprehensively analyze the genomic, transcriptomic, and epigenomic changes in 50 different tumour types or subtypes that are of clinical and societal importance across the globe (International network of cancer genome projects. Nature 464, 993-998 (15 April 2010)). As of October 2012, the ICGC has received commitments from researchers and funding organizations in Asia, Australia, Europe and North America for 47 project teams in 15 jurisdictions to study more than 21,000 tumour genomes. Over 23,000 tumours that meet ICGC requirements for consent have been obtained and over 20,000 samples have been approved by research pathologists as meeting ICGC standards. Raw datasets exist for > 10,000 tumours, including > 1,700 whole genome sequences, > 5,130 exomes, > 9,700 copy number alterations, > 4,900 transcriptomes (RNASeq) and over 6,600 methylomes. Processed data is available via the Data Coordination Centre (http://dcc.icgc.org) based at the Ontario Institute for Cancer Research and is updated bimonthly. The latest data release (Version 10) in October 2012 includes datasets from 33 ICGC members and five additional groups. In total, ICGC data release 10 comprises data from 7,022 cancer genomes. In the next five years, ICGC will deliver on its initial and new objectives, including 1) sequencing a cumulative number of >25,000 tumour genomes from 50 or more tumour types, 2) improving data quality of ICGC datasets; 3) developing a scalable software infrastructure to support data management and cancer genome research; 4) streamlining data access mechanisms to accelerate usage and downstream discoveries without compromising the need to protect patient confidentiality; 5) coordinating cross-tumour analyses; 6) and training basic and clinician scientists to use ICGC datasets and tools. More information can be found on www.icgc.org Citation Format: Thomas J. Hudson, Jennifer L. Jennings. International Cancer Genome Consortium (ICGC). [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 2004. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-2004

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0110,043
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,123

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
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