OncoSexome: the landscape of sex-based differences in oncologic diseases
Notice bibliographique
Résumé
The NIH policy on sex as biological variable (SABV) emphasized the importance of sex-based differences in precision oncology. Over 50% of clinically actionable oncology genes are sex-biased, indicating differences in drug efficacy. Research has identified sex differences in non-reproductive cancers, highlighting the need for comprehensive sex-based cancer data. We therefore developed OncoSexome, a multidimensional knowledge base describing sex-based differences in cancer (https://idrblab.org/OncoSexome/) across four key topics: antineoplastic drugs and responses (SDR), oncology-related biomarkers (SBM), risk factors (SRF) and microbial landscape (SML). SDR covers sex-based differences in 2051 anticancer drugs; SBM describes 12 551 sex-differential biomarkers; SRF illustrates 350 sex-dependent risk factors; SML demonstrates 1386 microbes with sex-differential abundances associated with cancer development. OncoSexome is unique in illuminating multifaceted influences of biological sex on cancer, providing both external and endogenous contributors to cancer development and describing sex-based differences for the broadest oncological classes. Given the increasing global research interest in sex-based differences, OncoSexome is expected to impact future precision oncology practices significantly.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».