Abstract LB501: Making discoveries with Kids First Variant DataBase and WorkBench
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Gabriella Miller Kids First Pediatric Research Program (Kids First) aims at facilitating researchers to uncover new insights into the biology of childhood cancer (CC) and structural birth defects (SBD), including the discovery of shared genetic pathways between these disorders. Kids First has two initiatives, which are whole genome sequencing (WGS) of biospecimens from families with CC/SBD, and establishing Kids First Data Resource. Kids First Data Resource Center (KFDRC) developed Kids First Data Resource Portal (KFDRP; https://portal.kidsfirstdrc.org/), which is a centralized platform to search, view, analyze, and identify currently accessible data from both Kids First and collaborative cohorts, incorporating omics and phenotypic information of 30 studies and 26,300 participants. Recently KFDRC released two new KFDRP components named Variant DataBase (VDB) and Variant WorkBench (VWB), enabling users to query, mangle, analyze and visualize germline genomic variants. The current release includes ~309 million unique variants in a matrix of more than 61.3 billion individual-chromosomal position occurrences from over 11,500 participants in 17 studies. While VDB provides a quick variant summary, VWB supports scripting languages such as Python, Spark, SQL, R, and MarkDown as in-depth analysis tools enabled by Apache Zeppelin notebooks. In addition to variant calls and phenotypic information such as Human Phenotype Ontology (HPO) terms and Mondo IDs, VWB hosts rich external variant annotations in the public domain, such as Cancer Hotspots, ClinVar, COSMIC, dbNSFP, gnomAD, TOPMed, as well as gene-phenotype links provided by OMIM, HPO, Orphanet, and the Deciphering Developmental Disorders Project. Users can also load additional databases within a notebook (such as the subscription-based Human Gene Mutation Database [HGMD]), import custom datasets as temporary query tables, export analysis outputs to local drives, visualize analysis results in multiple chart styles, display local figures, and save notebooks for sharing, further use and Cavatica projects. In an effort to screen tier 1 genes (n=578) from the most recent Cancer Gene Census provided by COSMIC for rare deleterious variants in all six currently available CC cohorts in KFDRP, we identified over 1.2 million germline variants that are with minor allele frequency no more than 0.00001 among gnomAD/TOPMed datasets and with ratio of number of “damaging” predictions over number of all predictions in dbNSFP between 0.5 and 1, or that are already cataloged in the most recent version of ClinVar/HGMD. The whole process took less than two hours which is much faster than conventional methods. These variant tools in KFDRP enable efficient genomic variant analysis in cancer research with advanced big data technology. Citation Format: Yiran Guo, Jeremy Costanza, Christophe Botek, Miguel Brown, David Higgins, Yuankun Zhu, Bailey Farrow, Allison Heath, Adam Resnick, Vincent Ferretti, Kids First Data Resource Center. Making discoveries with Kids First Variant DataBase and WorkBench [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 LB501.
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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,060 |
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 ».