St. Jude Survivorship Portal: Sharing and Analyzing Large Clinical and Genomic Datasets from Pediatric Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Childhood cancer survivorship studies generate comprehensive datasets comprising demographic, diagnosis, treatment, outcome, and genomic data from survivors. To broadly share this data, we created the St. Jude Survivorship Portal (https://survivorship.stjude.cloud), the first data portal for sharing, analyzing, and visualizing pediatric cancer survivorship data. More than 1,600 phenotypic variables and 400 million genetic variants from more than 7,700 childhood cancer survivors can be explored on this free, open-access portal. Summary statistics of variables are computed on-the-fly and visualized through interactive and customizable charts. Survivor cohorts can be customized and/or divided into groups for comparative analysis. Users can also seamlessly perform cumulative incidence and regression analyses on the stored survivorship data. Using the portal, we explored the ototoxic effects of platinum-based chemotherapy, uncovered a novel association between mental health, age, and limb amputation, and discovered a novel haplotype in MAGI3 strongly associated with cardiomyopathy specifically in survivors of African ancestry. Significance: The St. Jude Survivorship Portal is the first data portal designed to share and explore clinical and genetic data from childhood cancer survivors. The portal provides both open- and controlled-access features and will fulfill a wide range of data sharing needs of the survivorship research community and beyond. See co-corresponding author Xin Zhou discuss this research article, published simultaneously at the AACR Annual Meeting 2024: https://vimeo.com/932617204/7d99fa4958.
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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,015 |
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 ».