AstroID resource: a scalable, relational database structure for longitudinal biomarker discovery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The biological sciences are producing increasingly larger datasets for biomarker discovery. While common data models have been developed for medical terms as they relate to patient health outcomes, a data model that supports longitudinal tracking of biospecimens and relating them against an individual patient experience is a large, unmet need. METHOD: A structure and associated taxonomy were achieved through a six-tier build in Research Electronic Data CAPture (REDCap), which organizes the complexity of the therapeutic decisions, biospecimens, and outcomes that characterize a longitudinal patient experience. Modules were developed to support export of REDCap data into a Structured Query Language (SQL) format for merging with extended biomarker data, also housed in SQL. RESULTS: The resultant AstroID resource is a relational structure for clinical and biospecimen data that meets several desired goals: searchable, flexible, generic, Health Insurance Portability and Accountability Act-compliant, auditable, and easy-to-use. The essential elements forming the core of the six-tiered build are provided, so others can readily adopt this schema, as well as an example of an extended, customized build to support biomarker discovery for patients with melanoma. Two examples where this data structure was used to support biomarker discovery and development are described, and example queries of the database are also presented. To the extent possible, the data dictionary was aligned with large data models, such as those for the National Institutes of Health's Human Tumor Atlas Network. The structure can readily scale to accommodate thousands of patients, multimodality data, and spatial characterization of billions of cells. Radiologic imagery can also be included along with pathology imagery to support spatial studies, including artificial intelligence-driven analyses. CONCLUSIONS: This effort provides a database model for investigators conducting research on large volumes of biospecimens with clinical annotation. We have now deployed this structure in our laboratories and have over 1B cells spatially mapped, each effectively tagged with the clinical information from longitudinal patient experiences. While the description uses the example of cancer biomarkers, this data structure could be used to characterize longitudinal biospecimens from any disease process. In the near future, automatic synchronization between the electronic medical record and one or more AstroID databases is anticipated.
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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».