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Enregistrement W4399787378 · doi:10.1093/neuonc/noae064.250

METB-09. VARIANT WORKBENCH IN THE KIDS FIRST PROGRAM FACILITATES GENOMIC DISCOVERIES IN PEDIATRIC NEURO-ONCOLOGY RESEARCH

2024· article· en· W4399787378 sur OpenAlexaff
Yiran Guo, Qi Li, Jare Rozowsky, Jeremy Costanza, Michele Mattioni, Jean-Philippe Thibert, Miguel Brown, David Higgins, Yuankun Zhu, Allison P. Heath, Adam Resnick, Vincent Ferretti

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkbenchPediatric oncologyComputational biologyOncologyMedicineComputer scienceInternal medicineBiologyArtificial intelligenceCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 and structural birth defects, including the discovery of shared genetic pathways between these disorders. Kids First Data Resource Center developed the Kids First Data Resource Portal (KFDRP), which is a centralized data platform for both Kids First and collaborative cohorts. Currently, KFDRP facilitates data access for 40 studies with over 35,500 participants. To assist researchers and clinicians in identifying potential disease-causing germline variants in the human genome, KFDRP released the Variant WorkBench (VWB), which facilitates variant querying, manipulation, analysis, and visualization. Cavatica is a widely used bioinformatics analysis platform developed by Velsera. Compared to a previous version, the Cavatica-based VWB has better support for data import/export, more convenient sharing of notebooks and data, and easier billing details, with the same level of scalable, cloud-based computing. Additionally, Cavatica-based VWB has incorporated multiple public reference databases, including Cancer Hotspots, ClinVar, COSMIC, dbNSFP, gnomAD, TOPMed, as well as gene-phenotype links provided by OMIM, HPO, Orphanet, and the Deciphering Developmental Disorders Project. These databases have been converted to parquet files, reducing process time and memory usage compared to regular text files, thus speeding up data retrieval and querying. Furthermore, Cavatica empowers users to create and share custom analysis workflows tailored to specific research questions and datasets, enhancing data utility and analysis accuracy. Here we present a gene-based variant filtering workflow that aggregates information from dbNSFP, HGMD, TOPMed, gnomAD, and ClinVar. We identified 1202 pathogenic/likely pathogenic variants in NF1, a gene that helps regulate cell growth, across 582 pediatric brain tumor samples within 6 mins. Among the variants, there are 21 protein-altering variants. Overall, the upgraded VWB is more powerful, user-friendly, and adaptable.

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)0,015
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: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,099

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,330 · 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
GenreLogiciel

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
Publié2024
Routes d'admission1
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