Abstract B075: The Open Single-cell Pediatric Cancer Atlas project: Collaborative analysis of pediatric tumor data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Open Single-cell Pediatric Cancer Atlas (OpenScPCA) project is an open, collaborative project created to analyze publicly available data from the Single-cell Pediatric Cancer Atlas (ScPCA) Portal, with the goal of improving the quality and usability of single-cell pediatric cancer data and driving insights into pediatric cancer biology through deeper analysis of available data sets. The ScPCA Portal (https://scpca.alexslemonade.org/), developed and maintained by Alex’s Lemonade Stand Foundation (ALSF), is an open-source data resource for single-cell and single-nuclei RNA sequencing data of pediatric tumors. The ScPCA Portal currently contains summarized gene expression data for over 500 samples from a diverse set of over 50 types of cancers. All data on the portal is publicly available, uniformly processed with an open-source workflow, and ready for download in formats compatible with popular single-cell data analysis frameworks. While the data available on the ScPCA Portal is usable and useful in its current form, some limitations and many open research questions remain. For instance, while the current ScPCA processing pipeline performs some automated cell-type labeling, such methods are not always reliable. In particular, annotating malignant cells in pediatric cancer samples using automated methods is challenging because many tools and references for single-cell analysis were designed with adult healthy tissues or cancer types in mind. Expert-led cell type annotation therefore represents one opportunity to improve the data in the Portal. More broadly, the ScPCA is a unique resource for exploring open problems in applying single-cell analysis to pediatric cancer, including learning recurrent gene expression programs across samples and tumor types. To coordinate further analysis of the ScPCA data, we launched the OpenScPCA project in April 2024. The OpenScPCA project aims to engage a broad community of researchers analyzing genomic data from pediatric tumors, building off the previous success of the Open Pediatric Brain Tumor Atlas project (Shapiro et al. 2023). Our goals are to improve the utility of the ScPCA data, build consensus around the strengths and weaknesses of applying existing methods to pediatric cancer data, and test emerging methodologies. The project is conducted openly on GitHub, through which we seek to join forces with external contributors with complementary expertise while making results available in near real-time for immediate reuse and extension by the community. We invite researchers with expertise in pediatric cancer gene expression and single-cell RNA-seq analysis to participate in the OpenScPCA project. ALSF will provide contributors with support through collaboration, access to computational resources, and comprehensive documentation. We hope those participating will benefit from discovering new datasets to advance their research, gain experience with cutting-edge technologies, build their research portfolios, and join a supportive community. Get started at https://openscpca.readthedocs.io/en/latest/. Citation Format: Joshua A. Shapiro, Stephanie J. Spielman, Deepashree V. Prasad, Jennifer O'Malley, Allegra G. Hawkins, David S Mejia, Jaclyn N. Taroni. The Open Single-cell Pediatric Cancer Atlas project: Collaborative analysis of pediatric tumor data [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr B075.
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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,025 |
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 ».