Abstract LB503: Using JBrowse 2 plugins to visualize cancer genomic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome browsers are essential tools for integrating, exploring, and visualizing data from large cancer genomics datasets. JBrowse 2 is a JavaScript genome browser with novel features for visualizing structural variants, syntenic alignments, and multiple types of genomic data. Although JBrowse 2 is available as a web-based or desktop application, the capabilities and features are not fixed and can be expanded through a comprehensive plugin system. To help address users' needs, we launched the new JBrowse 2 Plugin Store (https://jbrowse.org/jb2/plugin_store/). The overarching goals of the Plugin Store are to showcase the crucial features plugins add to JBrowse 2, to enable researchers to search for plugins they need, and for developers to highlight their plugins. The plugin system spans all aspects of the JBrowse 2 application and enables new track types (e.g. Manhattan plots, Hi-C data, ideograms), data adapters (e.g. API endpoint adapters for NCI Genomic Data Commons and the International Cancer Genome Consortium), and views (e.g. dot plots and multiple sequence alignments). Here, we present the capabilities of JBrowse 2 plugins and describe usage scenarios for cancer biologists and bioinformaticians, and software developers. Citation Format: Robin Andrew Haw, Colin Diesh, Caroline Bridge, Rob Buels, Garrett Stevens, Peter Xie, Teresa Martinez, Elliot Hershberg, Junjun Zhang, Shihab Dider, Scott Cain, Lincoln Stein, Ian Holmes. Using JBrowse 2 plugins to visualize cancer genomic data [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr LB503.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,028 |
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 ».