Data Commons(데이터 커먼즈)란 무엇입니까?
Data Commons 데이터 커먼즈 - The social externality value of data implies that neither exclusive private rights nor data commons are an optimal governance regime. [1] PURPOSE The Blood Profiling Atlas in Cancer (BloodPAC) Data Commons (BPDC) is being developed and is operated by the public-private BloodPAC Consortium to support the liquid biopsy community. [2] This framework is then applied to three emerging models of data ownership: Laissez Faire, Data Trusts and Data Commons. [3] Part of the Archival Science Commons, Cataloging and Metadata Commons, Collection Development and Management Commons, Curriculum and Instruction Commons, Educational Assessment, Evaluation, and Research Commons, Educational Leadership Commons, Educational Methods Commons, Higher Education Commons, Information Literacy Commons, Instructional Media Design Commons, Other Education Commons, Scholarly Communication Commons, and the Scholarly Publishing Commons. [4] To support their mission TDAI envisioned the Data Commons as a website where researchers upload research data sets, curators link data sets together, and researchers visualize and analyze data sets in a data processing environment. [5]데이터의 사회적 외부성 가치는 배타적 사적 권리나 데이터 커먼즈 모두 최적의 거버넌스 체제가 아님을 의미합니다. [1] 목적 BPDC(Blood Profiling Atlas in Cancer) 데이터 커먼즈(BPDC)는 액체 생검 커뮤니티를 지원하기 위해 공공-민간 BloodPAC 컨소시엄에서 개발 및 운영하고 있습니다. [2] 그런 다음 이 프레임워크는 세 가지 새로운 데이터 소유권 모델인 Laissez Faire, Data Trust 및 Data Commons에 적용됩니다. [3] Archival Science Commons, Cataloging and Metadata Commons, Collection Development and Management Commons, Curriculum and Instruction Commons, Educational Assessment, Evaluation, and Research Commons, Educational Leadership Commons, Educational Methods Commons, Higher Education Commons, Information Literacy Commons, Instructional Media 디자인 커먼즈, 기타 교육 커먼즈, 학술 커뮤니케이션 커먼즈 및 학술 출판 커먼즈. [4] 임무를 지원하기 위해 TDAI는 연구원들이 연구 데이터 세트를 업로드하고, 큐레이터가 데이터 세트를 함께 연결하고, 연구원이 데이터 처리 환경에서 데이터 세트를 시각화 및 분석하는 웹사이트로 데이터 커먼즈를 구상했습니다. [5]
Genomic Data Commons 게놈 데이터 커먼즈
Methods RNA-seq and clinical data for HCC patients were downloaded from The Cancer Genome Atlas (TCGA) Genomic Data Commons (GDC) portal. [1] We used genome-wide DNA methylation patterns from both cancerous and normal tissue samples, obtained from the Genomic Data Commons consortium and trialled our methods on three types of urological cancer. [2] In addition, two constructed regulatory axes (include FAM66C/miR-129-5p/7 mRNAs and SFTA1P/miR-206/FN1 or NRP1) were successfully validated by the Genomic Data Commons (GDC) GC data. [3] METHODS DNA methylation data was downloaded using TCGA Assembler 2 based on race-specific metadata of TCGA - Breast Invasive Carcinoma (TCGA-BRCA) project from Genomic Data Commons (GDC) Data Portal. [4] DSGs and DEGs were validated independently using the National Cancer Institute Genomic Data Commons. [5] We used genome-wide DNA methylation patterns from both cancerous and normal tissue samples, obtained from the Genomic Data Commons consortium and trialled our methods on three types of urological cancer. [6] A publicly available genomic data commons with GCT datasets compiled from different institutes/studies would be a valuable resource to facilitate such research. [7] Public databases like The Cancer Genome Atlas and Genomic Data Commons were accessed for obtaining the data regarding mutations that are associated with colon cancer. [8] The goal of the National Cancer Institute’s (NCI’s) Genomic Data Commons (GDC) is to provide the cancer research community with a data repository of uniformly processed genomic and associated clinical data that enables data sharing and collaborative analysis in the support of precision medicine. [9] Data from National Cancer Institute Genomic Data Commons Data Portal including The Cancer Genome Atlas Program (TCGA) were obtained to evaluate genomic features that vary between racial groups. [10] We used sequencing data downloaded from Genomic Data Commons to analyse the expression and interaction networks of SNHG1 in hepatocellular carcinoma (HCC). [11] Expression profiles of p73 and patient clinical data were collected from the Genomic Data Commons (GDC) data portal and the TSVdb database, respectively. [12] We analyzed data from 522 patients in the Genomic Data Commons (GDC) TCGA endometroid cancer data set. [13] Materials and methods: The gene expression data (407 cases, Workflow Type: HTSeq-Counts) and corresponding clinical information were downloaded from the TCGA Genomic Data Commons data portal. [14] We present MMRFBiolinks, a new R package for integrating and analyzing datasets from the Multiple Myeloma Research Foundation (MMRF) CoMMpass (Clinical Outcomes in MM to Personal Assessment of Genetic Profile) study, available at MMRF Researcher Gateway (MMRF-RG), and from the National Cancer Institute Genomic Data Commons (NCI-GDC) Data Portal. [15] Here we used an aggregated dataset of mutations found in cancer patient samples derived from the Genomic Data Commons and compared it to the natural human variance as exemplified by data from the 1000 Genomes project. [16] Using the histopathology images from the Genomic Data Commons Database, our model can predict the point mutations of six important genes (AUC 0. [17] Methods: We used gene- and microRNA-expression data for patients with somatic mutations and colon adenocarcinoma/rectum adenocarcinoma from The Cancer Genome Atlas Genomic Data Commons as a training dataset. [18] MATERIALS/METHODS Using the TCGA-UCEC dataset available via the Genomic Data Commons, 394 Stage I-II tumors' gene expression data were evaluated and analyzed using R (R Core Team, 2020). [19] In order to perform this analysis, we obtained all tumor samples that had somatic variant VCF files and RNA-seq bam files from the Genomic Data Commons (GDC). [20] Several large-scale corpora including the COSMIC Cancer Gene Census, COSMIC Mutation Data, Genomic Data Commons (GDC) and 26M MEDLINE abstracts are used to train GANs for synthesizing genetic mutation patterns that likely correspond to patient properties such as their demographics or cancer type. [21] In this study, we analyzed miR-3607 expression Pan-Cancer data from the NCI’s Genomic Data Commons (GDC) and found that miR-3607 was downregulated in lymphatic invasion patients and in recurrent cancer and correlated with Pan-Cancer patient survival. [22] PATIENTS AND METHODS A large number of high-dimensional RNA-sequencing files and clinical datasets collected from the Genomic Data Commons Data Portal were utilized to identify novel potential biomarkers for determining the prognosis of patients with ovarian serous cystadenocarcinoma (OVSC). [23] Materials and Methods: The expression level of each enzyme-encoding gene involved in S1P production was evaluated by retrieving RNA sequencing and gene expression quantification data using the Genomics Data Commons (GDC) data portal of the The Cancer Genome Atlas cohort. [24] We used the Genomic Data Commons (GDC) data elements as the target standards for harmonization. [25] We carried out a large-scale tumor-based prediction analysis using data from the US National Cancer Institute’s Genomic Data Commons. [26] For instance, the September 17th 2019 release of the Genomic Data Commons Data Portal [1] includes 3,142,246 mutations detected in 22,872 genes sequenced from 37,075 cases of cancers localized in 67 primary sites. [27] TCGA Controlled Access tier data are available via controlled access through the Genomic Data Commons (GDC). [28] Despite these sobering statistics, the stateof-the-art in computational infrastructure for the study of contemporary datasets related to CVD lags substantially behind that widely available in oncology, where improved data science and visualization methods have delivered publicly available comprehensive cancer genomics resources like Memorial Sloan Kettering Cancer Center’s cBioPortal1,2 and the National Cancer Institute’s Genomic Data Commons Portal. [29] Model is evaluated through data from The National Cancer Institute’s Genomic Data Commons unified data repository. [30] To prove the validity of our approach, we apply it on data extracted from The Genomic Data Commons repository. [31] Here, we systematically studied the clinical information, transcriptome profiling, and methylation array data of cervical squamous cell carcinoma and endocervical adenocarcinoma that retrieved from genomic data commons (GDC). [32] Methods: TCGA Level 3 RNA-seq, miRNA-seq and Illumina Infinium HumanMethylation450K data were downloaded using TCGA-Assembler 2 tool and Genomic Data Commons (GDC). [33] We analyzed 508 HNSCC patients with sequencing information from the Genomic Data Commons (GDC) database and assessed which biological pathways were significantly enriched for somatic mutations or copy number alterations. [34] A dataset of 51 liver radiology reports with staging data, from NCI’s Genomic Data Commons (GDC), were used to evaluate our classifier. [35] The following were used to access and analyze the data: Genomic Data Commons Data Portal (https://portal. [36] Information was extracted, aggregated, and analyzed from the Ensembl and UCSC Genome Browsers, the Exome Aggregation Consortium, the Genotype‐Tissue Expression project portal, the cBio portal for Cancer Genomics, and the National Cancer Institute Genomic Data Commons data site. [37] Methods For newly diagnosed gliomas, we evaluated the association between VWF and overall survival in the Genomic Data Commons TCGA Lower Grade Glioma (LGG) dataset in TCGA. [38] Sequencing data from the Genomic Data Commons (GDC) demonstrate an APC mutational pattern in gastric cancer that differs dramatically from that seen in colon cancer. [39] Currently, six pre-customized pipelines are provided that can be easily executed by non-experts such as biomedical scientists, including the National Cancer Institute’s (NCI) Genomic Data Commons (GDC) pipelines as well as the popularly used pipelines for variant calling (e. [40] Lung adenocarcinoma transcriptome and clinical data were downloaded from Genomic Data Commons Data Portal, and the anti-lung cancer target genes were retrieved from the Thomson Reuters Integrity database. [41] We have systematically evaluated PanDrugs in the Genomic Data Commons repository (GDC). [42] Clinical characteristics and survival data were extracted from the Genomic Data Commons (GDC) tool. [43] METHODS Unprocessed exon array (569 tumor and nine normal) and RNA sequencing (RNA-seq; 376 tumor) HGSOC data sets, with clinical annotations, were downloaded from the Genomic Data Commons portal. [44] APOLLO-1-VA pilot lung cancer study data in Genomic Data Commons (GDC) < https://portal. [45] The goal of the National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) is to provide the cancer research community with a data repository of uniformly processed genomic and associated clinical data that enables data sharing and collaborative analysis in the support of precision medicine. [46] The data were retrieved from the Genomic Data Commons data portal and the gene list in pathway Chromatin Modifying Enzymes were obtained from Reactome. [47] Genomic data are made available to the research community through the NCI Genomic Data Commons(GDC). [48] Expression levels measured with the RNA-Seq procedure were downloaded from the Genomic Data Commons Data Portal and used for this study. [49] The Genomic Data Commons (GDC) Data Portal is a platform that contains different genomic studies including the ones from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments (TARGET) initiatives, accounting for more than 40 tumor types originating from nearly 30000 patients. [50]방법 RNA-seq 및 HCC 환자에 대한 임상 데이터는 The Cancer Genome Atlas(TCGA) Genomic Data Commons(GDC) 포털에서 다운로드했습니다. [1] 우리는 Genomic Data Commons 컨소시엄에서 얻은 암 조직 및 정상 조직 샘플에서 게놈 전체의 DNA 메틸화 패턴을 사용하고 세 가지 유형의 비뇨기과 암에 대한 방법을 시험했습니다. [2] 또한 두 개의 구성된 조절 축(FAM66C/miR-129-5p/7 mRNA 및 SFTA1P/miR-206/FN1 또는 NRP1 포함)이 GDC(Genomic Data Commons) GC 데이터에 의해 성공적으로 검증되었습니다. [3] 행동 양식 DNA 메틸화 데이터는 GDC(Genomic Data Commons) 데이터 포털의 TCGA - 유방 침습성 암종(TCGA-BRCA) 프로젝트의 인종별 메타데이터를 기반으로 하는 TCGA 어셈블러 2를 사용하여 다운로드되었습니다. [4] DSG 및 DEG는 National Cancer Institute Genomic Data Commons를 사용하여 독립적으로 검증되었습니다. [5] 우리는 Genomic Data Commons 컨소시엄에서 얻은 암 조직 및 정상 조직 샘플에서 게놈 전체의 DNA 메틸화 패턴을 사용하고 세 가지 유형의 비뇨기과 암에 대한 방법을 시험했습니다. [6] 다른 기관/연구에서 수집한 GCT 데이터 세트와 함께 공개적으로 이용 가능한 게놈 데이터 커먼즈는 그러한 연구를 촉진하는 귀중한 자원이 될 것입니다. [7] The Cancer Genome Atlas 및 Genomic Data Commons와 같은 공공 데이터베이스는 결장암과 관련된 돌연변이에 관한 데이터를 얻기 위해 액세스되었습니다. [8] 국립 암 연구소(NCI)의 게놈 데이터 커먼즈(GDC)의 목표는 정밀 의학을 지원하는 데이터 공유 및 협업 분석을 가능하게 하는 균일하게 처리된 게놈 및 관련 임상 데이터의 데이터 저장소를 암 연구 커뮤니티에 제공하는 것입니다. [9] TCGA(Cancer Genome Atlas Program)를 포함한 National Cancer Institute Genomic Data Commons Data Portal의 데이터는 인종 그룹에 따라 달라지는 게놈 특징을 평가하기 위해 획득했습니다. [10] 우리는 Genomic Data Commons에서 다운로드한 시퀀싱 데이터를 사용하여 간세포 암종(HCC)에서 SNHG1의 발현 및 상호 작용 네트워크를 분석했습니다. [11] p73의 발현 프로필과 환자 임상 데이터는 각각 Genomic Data Commons(GDC) 데이터 포털과 TSVdb 데이터베이스에서 수집되었습니다. [12] GDC(Genomic Data Commons) TCGA 자궁내막암 데이터 세트에서 522명의 환자 데이터를 분석했습니다. [13] 재료 및 방법: 유전자 발현 데이터(407건, Workflow Type: HTSeq-Counts) 및 해당 임상 정보는 TCGA Genomic Data Commons 데이터 포털에서 다운로드했습니다. [14] 다발성 골수종 연구 재단(MMRF) CoMMpass(MM에서 유전 프로필의 개인 평가에 대한 임상 결과) 연구의 데이터 세트를 통합 및 분석하기 위한 새로운 R 패키지인 MMRFBiolinks를 MMRF Researcher Gateway(MMRF-RG)에서 제공하며 국립 암 연구소 게놈 데이터 커먼즈(NCI-GDC) 데이터 포털. [15] 여기에서 우리는 Genomic Data Commons에서 파생된 암 환자 샘플에서 발견된 돌연변이의 집계 데이터 세트를 사용하고 1000 Genomes 프로젝트의 데이터로 예시된 자연적인 인간 변이와 비교했습니다. [16] Genomic Data Commons Database의 조직병리학 이미지를 사용하여 우리 모델은 6개의 중요한 유전자(AUC 0.0.0)의 점 돌연변이를 예측할 수 있습니다. [17] 방법: 우리는 The Cancer Genome Atlas Genomic Data Commons의 체세포 돌연변이 및 결장 선암/직장 선암이 있는 환자에 대한 유전자 및 microRNA-발현 데이터를 훈련 데이터 세트로 사용했습니다. [18] 재료/방법 Genomic Data Commons를 통해 제공되는 TCGA-UCEC 데이터 세트를 사용하여 394개의 I-II기 종양의 유전자 발현 데이터를 평가하고 R을 사용하여 분석했습니다(R Core Team, 2020). [19] 이 분석을 수행하기 위해 GDC(Genomic Data Commons)에서 체세포 변이 VCF 파일과 RNA-seq bam 파일이 있는 모든 종양 샘플을 얻었습니다. [20] COSMIC Cancer Gene Census, COSMIC Mutation Data, Genomic Data Commons(GDC) 및 26M MEDLINE 초록을 포함한 여러 대규모 말뭉치는 인구 통계 또는 암 유형과 같은 환자 속성에 해당할 가능성이 있는 유전 돌연변이 패턴을 합성하기 위해 GAN을 훈련하는 데 사용됩니다. [21] 이 연구에서 우리는 NCI의 Genomic Data Commons(GDC)에서 miR-3607 발현 Pan-Cancer 데이터를 분석하고 miR-3607이 림프관 침윤 환자 및 재발성 암에서 하향조절되고 Pan-Cancer 환자 생존과 상관관계가 있음을 발견했습니다. [22] 환자 및 방법 Genomic Data Commons Data Portal에서 수집한 다수의 고차원 RNA 시퀀싱 파일과 임상 데이터 세트를 사용하여 난소 장액 낭선암(OVSC) 환자의 예후를 결정하기 위한 새로운 잠재적 바이오마커를 식별했습니다. [23] 재료 및 방법: The Cancer Genome Atlas 코호트의 Genomics Data Commons(GDC) 데이터 포털을 사용하여 RNA 시퀀싱 및 유전자 발현 정량화 데이터를 검색하여 S1P 생산에 관여하는 각 효소 인코딩 유전자의 발현 수준을 평가했습니다. [24] GDC(Genomic Data Commons) 데이터 요소를 조화의 대상 표준으로 사용했습니다. [25] 우리는 미국 국립 암 연구소의 게놈 데이터 커먼즈의 데이터를 사용하여 대규모 종양 기반 예측 분석을 수행했습니다. [26] 예를 들어, 2019년 9월 17일 발표된 Genomic Data Commons Data Portal[1]에는 67개의 기본 사이트에 국한된 37,075개의 암 사례에서 시퀀싱된 22,872개의 유전자에서 3,142,246개의 돌연변이가 포함되어 있습니다. [27] TCGA 제어 액세스 계층 데이터는 GDC(Genomic Data Commons)를 통한 제어 액세스를 통해 사용할 수 있습니다. [28] 이러한 냉정한 통계에도 불구하고 CVD와 관련된 현대 데이터 세트 연구를 위한 컴퓨터 인프라의 최첨단은 개선된 데이터 과학 및 시각화 방법이 Memorial Sloan과 같은 공개적으로 사용 가능한 포괄적인 암 유전체학 리소스를 제공하는 종양학에서 널리 사용되는 것보다 상당히 뒤떨어져 있습니다. Kettering Cancer Center의 cBioPortal1,2 및 국립 암 연구소의 Genomic Data Commons Portal. [29] 모델은 National Cancer Institute의 Genomic Data Commons 통합 데이터 저장소의 데이터를 통해 평가됩니다. [30] 접근 방식의 유효성을 증명하기 위해 Genomic Data Commons 저장소에서 추출한 데이터에 적용합니다. [31] 여기에서 우리는 게놈 데이터 커먼즈(GDC)에서 검색한 자궁경부 편평 세포 암종 및 자궁경부 선암종의 임상 정보, 전사체 프로파일링 및 메틸화 어레이 데이터를 체계적으로 연구했습니다. [32] 방법: TCGA 레벨 3 RNA-seq, miRNA-seq 및 Illumina Infinium HumanMethylation450K 데이터는 TCGA-Assembler 2 도구와 GDC(Genomic Data Commons)를 사용하여 다운로드했습니다. [33] 우리는 GDC(Genomic Data Commons) 데이터베이스의 시퀀싱 정보를 사용하여 508명의 HNSCC 환자를 분석하고 어떤 생물학적 경로가 체세포 돌연변이 또는 복제 수 변경에 대해 유의하게 강화되었는지 평가했습니다. [34] NCI의 GDC(게놈 데이터 커먼즈)의 병기 데이터가 포함된 51개의 간 방사선 보고서 데이터 세트를 사용하여 분류기를 평가했습니다. [35] 다음은 데이터에 액세스하고 분석하는 데 사용되었습니다. Genomic Data Commons Data Portal(https://portal. [36] Ensembl 및 UCSC Genome Browsers, Exome Aggregation Consortium, Genotype-Tissue Expression 프로젝트 포털, Cancer Genomics용 cBio 포털 및 National Cancer Institute Genomic Data Commons 데이터 사이트에서 정보를 추출, 집계 및 분석했습니다. [37] 방법 새로 진단된 신경교종에 대해 TCGA의 Genomic Data Commons TCGA 저등급 신경교종(LGG) 데이터 세트에서 VWF와 전체 생존 간의 연관성을 평가했습니다. [38] Genomic Data Commons(GDC)의 시퀀싱 데이터는 결장암에서 볼 수 있는 것과 극적으로 다른 위암의 APC 돌연변이 패턴을 보여줍니다. [39] 현재 NCI(National Cancer Institute)의 GDC(Genomic Data Commons) 파이프라인과 변이 호출(e. . [40] Lung adenocarcinoma transcriptome과 임상 데이터는 Genomic Data Commons Data Portal에서 다운로드했고, 항폐암 표적 유전자는 Thomson Reuters Integrity 데이터베이스에서 검색했습니다. [41] 우리는 GDC(Genomic Data Commons repository)에서 PanDrugs를 체계적으로 평가했습니다. [42] 임상 특성 및 생존 데이터는 GDC(Genomic Data Commons) 도구에서 추출되었습니다. [43] 방법 임상 주석이 포함된 처리되지 않은 엑손 어레이(569개 종양 및 9개 정상) 및 RNA 시퀀싱(RNA-seq; 376개 종양) HGSOC 데이터 세트를 Genomic Data Commons 포털에서 다운로드했습니다. [44] GDC(Genomic Data Commons) < https://portal의 APOLLO-1-VA 파일럿 폐암 연구 데이터. [45] NCI(National Cancer Institute) Genomic Data Commons(GDC)의 목표는 정밀 의학을 지원하는 데이터 공유 및 협업 분석을 가능하게 하는 균일하게 처리된 게놈 및 관련 임상 데이터의 데이터 저장소를 암 연구 커뮤니티에 제공하는 것입니다. [46] 데이터는 Genomic Data Commons 데이터 포털에서 검색했으며 경로 Chromatin Modifying Enzymes의 유전자 목록은 Reactome에서 가져왔습니다. [47] nan [48] nan [49] nan [50]
Open Data Commons 오픈 데이터 커먼즈
We report on our experiences developing one such data-sharing ecosystem focusing on 'long-tail' preclinical data, the Open Data Commons for Spinal Cord Injury (odc-sci. [1] We introduce the Open Data Commons for Traumatic Brain Injury (ODC-TBI. [2] In addition, we comment on our previous experiences with data curation and highlight evolving efforts by the spinal cord injury research community to improve prospects for future therapeutic development, especially pertaining to preclinical data sharing through the Open Data Commons for Spinal Cord Injury (ODC-SCI). [3] The study also looked at existing data collection modalities practiced by John Deere, Plantwise and Abalobi, and at the open data distribution modalities available under the Creative Commons and the Open Data Commons licensing frameworks. [4] The data set is licensed under the Open Data Commons Attribution License (ODC-By). [5] entitled "FAIR SCI Ahead: the Evolution of the Open Data Commons for Spinal Cord Injury research". [6] Data are made available under the Open Data Commons Attribution License. [7] Three types of ready-made licenses (Creative Commons, Open Data Commons, and Digital Peer Publishing Licenses) and their specific strengths are examined. [8]우리는 '롱테일' 전임상 데이터에 초점을 맞춘 데이터 공유 생태계를 개발한 경험에 대해 보고합니다. Open Data Commons for Spinal Cord Injury(odc-sci. [1] 외상성 뇌 손상에 대한 오픈 데이터 커먼즈(ODC-TBI)를 소개합니다. [2] 또한, 우리는 데이터 큐레이션에 대한 이전 경험에 대해 논평하고, 특히 척수 손상을 위한 오픈 데이터 커먼즈(ODC-SCI)를 통한 전임상 데이터 공유와 관련하여 미래의 치료 개발에 대한 전망을 개선하기 위한 척수 손상 연구 커뮤니티의 진화하는 노력을 강조합니다. ). [3] 이 연구는 또한 John Deere, Plantwise 및 Abalobi가 실행하는 기존 데이터 수집 방식과 Creative Commons 및 Open Data Commons 라이선스 프레임워크에서 사용할 수 있는 개방형 데이터 배포 방식을 살펴보았습니다. [4] 데이터 세트는 ODC-By(Open Data Commons Attribution License)에 따라 사용이 허가됩니다. [5] "FAIR SCI Ahead: The Evolution of the Open Data Commons for Spinal Cord Injury research". [6] 데이터는 Open Data Commons Attribution License에 따라 제공됩니다. [7] 3가지 유형의 기성 라이선스(Creative Commons, Open Data Commons 및 Digital Peer Publishing 라이선스)와 그 구체적인 장점을 검토합니다. [8]
Research Data Commons 연구 데이터 커먼즈
The ASDC is a partnership of the Monash Drone Discovery Platform, CSIRO and key National Collaborative Research Infrastructure (NCRIS) capabilities including the Australian Research Data Commons (ARDC), Australian Plant Phenomics Facility (APPF), Terrestrial Ecosystem Research Network (TERN), and AuScope. [1] From a global perspective, we will identify and discuss the specific system design issues in data discovery and reuse, drawing on our organization of the NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research) project of Data Search track, the design and evaluation of the data discovery service of the Australian Research Data Commons (ARDC), and studies examining researchers' practices of data discovery and reuse. [2] The raw data are publicly available at various Cancer Research Data Commons. [3] Researchers can also generate unique international geo sample numbers (IGSNs) for their samples via a build in link to the Australian Research Data Commons IGSN registry. [4] PURPOSE/OBJECTIVE(S) National Cancer Institute (NCI) Cancer Research Data Commons (CRDC) aims to establish a cloud-based data science infrastructure. [5] A research data commons can provide researchers with the data and resources necessary to conduct world class research. [6] As part of the MT component of the 2017-2019 Australian Research Data Commons (ARDC) funded Geoscience Data Enhanced Virtual Laboratory (DeVL) continuity project, The National Computational Infrastructure (NCI) at the Australian National University will enable MT datasets from The University of Adelaide to be added to the NCI HPC platform with the goal of creating a more Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (FAIR) and open public resource. [7] Both are major collaborative project between researchers across multiple universities, with primary funding from the Australian Research Data Commons (ARDC) and its antecedent organisations. [8]</p><p>ASDC는 Monash Drone Discovery Platform, CSIRO 및 ARDC(Australian Research Data Commons), APPF(Australian Plant Phenomics Facility), 육상 생태계를 포함한 주요 NCRIS(National Collaborative Research Infrastructure) 기능의 파트너십입니다. 연구 네트워크(TERN) 및 AuScope. [1] 글로벌 관점에서 우리는 데이터 검색 트랙의 NTCIR(NII Testbeds and Community for Information access Research) 프로젝트 조직, 호주 연구 데이터 커먼즈(ARDC)의 데이터 검색 서비스 및 연구원의 데이터 검색 및 재사용 관행을 조사하는 연구. [2] 원시 데이터는 다양한 Cancer Research Data Commons에서 공개적으로 사용할 수 있습니다. [3] 연구원은 또한 Australian Research Data Commons IGSN 레지스트리에 대한 링크 빌드를 통해 샘플에 대한 고유한 국제 지리 샘플 번호(IGSN)를 생성할 수 있습니다. [4] 목적/목적 국립 암 연구소(NCI) 암 연구 데이터 커먼즈(CRDC)는 클라우드 기반 데이터 과학 인프라 구축을 목표로 합니다. [5] 연구 데이터 커먼즈는 연구자들에게 세계적 수준의 연구를 수행하는 데 필요한 데이터와 자원을 제공할 수 있습니다. [6] 2017-2019년 호주 연구 데이터 커먼즈(ARDC)가 자금을 지원한 지구과학 데이터 강화 가상 연구소(DeVL) 연속성 프로젝트의 MT 구성요소의 일부로, 호주 국립 대학교의 NCI(National Computational Infrastructure)는 University of the University의 MT 데이터 세트를 활성화합니다. Adelaide는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 및 개방형 공개 리소스 생성을 목표로 NCI HPC 플랫폼에 추가됩니다. [7] nan [8]
Oncology Data Commons
In order to accelerate discoveries that will further improve care for Veterans with cancer, the VA has partnered with the Center for Translational Data Science at the University of Chicago and the Open Commons Consortium to establish a data sharing platform, the Veterans Precision Oncology Data Commons (VPODC). [1] METHODS A prognostic model for mortality developed in the Military Health System (MHS) was applied to data from the VA Precision Oncology Data Repository (VA-PODR), which is available to researchers inside and outside the VA at the Veterans Precision Oncology Data Commons (VPODC). [2] Using a template from pediatric oncology, a cardio-oncology data commons is a novel opportunity to integrate data elements into a cloud-based platform. [3] We completed a pilot study to guide the development of the VA Research Precision Oncology Data Commons infrastructure as a collaboration platform with the greater research community. [4]암에 걸린 제대군인에 대한 치료를 더욱 개선할 발견을 가속화하기 위해 VA는 시카고 대학의 중개 데이터 과학 센터 및 Open Commons Consortium과 협력하여 데이터 공유 플랫폼인 Veterans Precision Oncology Data Commons( VPODC). [1] 행동 양식 군 의료 시스템(MHS)에서 개발된 사망률에 대한 예후 모델은 VA 정밀 종양 데이터 저장소(VA-PODR)의 데이터에 적용되었으며, 이 데이터는 VPODC(Veterans Precision Oncology Data Commons)에서 VA 내외부의 연구원이 사용할 수 있습니다. ). [2] 소아 종양학의 템플릿을 사용하는 심장-종양학 데이터 커먼즈는 데이터 요소를 클라우드 기반 플랫폼에 통합할 수 있는 새로운 기회입니다. [3] 우리는 더 큰 연구 커뮤니티와의 협업 플랫폼으로서 VA Research Precision Oncology Data Commons 인프라의 개발을 안내하기 위한 파일럿 연구를 완료했습니다. [4]
Immunologic Data Commons 면역학 데이터 커먼즈
Experimental Design: To enable a systematic approach to biomarker identification and correlation with clinical outcome across trials, the Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers and Cancer Immunologic Data Commons (CIMAC-CIDC) Network was established through support of the Cancer MoonshotSM Initiative of the National Cancer Institute (NCI) and the Partnership for Accelerating Cancer Therapies (PACT) with industry partners via the Foundation for the NIH. [1] Purpose: The Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers – Cancer Immunologic Data Commons (CIMAC-CIDC) network supported by the NCI Cancer Moonshot initiative was established to provide correlative analyses for clinical trials in cancer immunotherapy, using state-of-the-art technology. [2] PURPOSE The Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers - Cancer Immunologic Data Commons (CIMAC-CIDC) Network is supported by the National Cancer Institute to identify biomarkers of response to cancer immunotherapies across clinical trials using state-of-the-art assays. [3] Purpose: The Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers – Cancer Immunologic Data Commons (CIMAC-CIDC) Network is supported by the NCI to identify biomarkers of response to cancer immunotherapies across clinical trials using state-of-the-art assays. [4]실험 설계: 바이오마커 식별 및 임상 결과와의 상관 관계에 대한 체계적인 접근을 가능하게 하기 위해 National Cancer의 Cancer MoonshotSM Initiative의 지원을 통해 Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers and Cancer Immunologic Data Commons(CIMAC-CIDC) 네트워크가 설립되었습니다. 연구소(NCI) 및 NIH 재단을 통한 업계 파트너와의 PACT(Partnership for Accelerating Cancer Therapies) [1] 목적: NCI Cancer Moonshot 이니셔티브가 지원하는 Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers – Cancer Immunologic Data Commons(CIMAC-CIDC) 네트워크는 최첨단 기술을 사용하여 암 면역 요법의 임상 시험에 대한 상관 분석을 제공하기 위해 설립되었습니다. [2] 목적 Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers - Cancer Immunologic Data Commons(CIMAC-CIDC) 네트워크는 최첨단 분석을 사용하여 임상 시험 전반에 걸쳐 암 면역 요법에 대한 반응의 바이오마커를 식별하기 위해 국립 암 연구소의 지원을 받고 있습니다. [3] 목적: 암 면역 모니터링 및 분석 센터 – 암 면역학적 데이터 커먼즈(CIMAC-CIDC) 네트워크는 최첨단 분석을 사용하여 임상 시험 전반에 걸쳐 암 면역 요법에 대한 반응의 바이오마커를 식별하기 위해 NCI의 지원을 받습니다. [4]
Openap Data Commons
Methods: Frequency decomposition using the continuous morlet wavelet transformation were created to assess change in rhythmic composition of normalized blood glucose data from 5 non-T1D individuals, and anonymized, retrospective CGM data from 19 T1D individuals using a DIY closed loop APS in the OpenAPS Data Commons. [1] Many using DIY closed loop systems have chosen to donate their data to a shared, anonymized data repository called the “OpenAPS Data Commons. [2]방법: OpenAPS 데이터에서 5명의 비 T1D 개인의 정규화된 혈당 데이터와 19명의 T1D 개인의 익명화된 후향적 CGM 데이터의 리드미컬한 구성 변화를 평가하기 위해 연속 morlet wavelet 변환을 사용한 주파수 분해를 생성했습니다. 평민. [1] DIY 폐쇄 루프 시스템을 사용하는 많은 사람들이 "OpenAPS Data Commons"라는 익명의 공유 데이터 저장소에 데이터를 기부하기로 선택했습니다. [2]
Genetic Data Commons 유전 데이터 커먼즈
The objectives of this study were to identify and assess any associations between FENDRR and COAD/READ using The Cancer Genome Atlas (TCGA) database and the Genetic Data Commons (GDC) Data Portal. [1] RNA sequencing data was collected from the same subjects through the NCI Genetic Data Commons and evaluated for expression of the PTPN11 (SHP-2) and CD274 (PD-L1) genes. [2]이 연구의 목적은 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터베이스와 GDC(Genetic Data Commons) 데이터 포털을 사용하여 FENDRR과 COAD/READ 간의 연관성을 식별하고 평가하는 것이었습니다. [1] RNA 시퀀싱 데이터는 NCI Genetic Data Commons를 통해 동일한 대상에서 수집되었으며 PTPN11(SHP-2) 및 CD274(PD-L1) 유전자의 발현에 대해 평가되었습니다. [2]
Cancer Data Commons 암 데이터 커먼즈
Methods: DICOM MIBG scans and associated clinical data from a Children’s Oncology Group (COG) pilot study for children diagnosed with high-risk neuroblastoma (ANBL12P1; NCT1798004) were deidentified and linked to clinical data by the Pediatric Cancer Data Commons and obtained from the International Neuroblastoma Risk Group Data Commons. [1] In this spirit, we present here our experience in constructing the Pediatric Cancer Data Commons (PCDC) to highlight the significance of this effort in fighting pediatric cancer and improving outcomes and to provide essential information to those creating resources in other disease areas. [2]방법: 고위험 신경모세포종(ANBL12P1; NCT1798004) 진단을 받은 어린이를 위한 COG(Children's Oncology Group) 파일럿 연구의 DICOM MIBG 스캔 및 관련 임상 데이터를 소아암 데이터 커먼즈(Pediatric Cancer Data Commons)에서 익명화하고 임상 데이터에 연결했으며 International에서 입수했습니다. 신경모세포종 위험 그룹 데이터 커먼즈. [1] 이러한 정신에서 우리는 소아암과 싸우고 결과를 개선하기 위한 이러한 노력의 중요성을 강조하고 다른 질병 분야에서 리소스를 만드는 사람들에게 필수 정보를 제공하기 위해 소아암 데이터 커먼즈(PCDC)를 구축한 경험을 여기에서 제시합니다. [2]
data commons datum 데이터 커먼즈 데이터
Data from National Cancer Institute Genomic Data Commons Data Portal including The Cancer Genome Atlas Program (TCGA) were obtained to evaluate genomic features that vary between racial groups. [1] Materials and methods: The gene expression data (407 cases, Workflow Type: HTSeq-Counts) and corresponding clinical information were downloaded from the TCGA Genomic Data Commons data portal. [2] PATIENTS AND METHODS A large number of high-dimensional RNA-sequencing files and clinical datasets collected from the Genomic Data Commons Data Portal were utilized to identify novel potential biomarkers for determining the prognosis of patients with ovarian serous cystadenocarcinoma (OVSC). [3] For instance, the September 17th 2019 release of the Genomic Data Commons Data Portal [1] includes 3,142,246 mutations detected in 22,872 genes sequenced from 37,075 cases of cancers localized in 67 primary sites. [4] The following were used to access and analyze the data: Genomic Data Commons Data Portal (https://portal. [5] Information was extracted, aggregated, and analyzed from the Ensembl and UCSC Genome Browsers, the Exome Aggregation Consortium, the Genotype‐Tissue Expression project portal, the cBio portal for Cancer Genomics, and the National Cancer Institute Genomic Data Commons data site. [6] Lung adenocarcinoma transcriptome and clinical data were downloaded from Genomic Data Commons Data Portal, and the anti-lung cancer target genes were retrieved from the Thomson Reuters Integrity database. [7] The data were retrieved from the Genomic Data Commons data portal and the gene list in pathway Chromatin Modifying Enzymes were obtained from Reactome. [8] Expression levels measured with the RNA-Seq procedure were downloaded from the Genomic Data Commons Data Portal and used for this study. [9]TCGA(Cancer Genome Atlas Program)를 포함한 National Cancer Institute Genomic Data Commons Data Portal의 데이터는 인종 그룹에 따라 달라지는 게놈 특징을 평가하기 위해 획득했습니다. [1] 재료 및 방법: 유전자 발현 데이터(407건, Workflow Type: HTSeq-Counts) 및 해당 임상 정보는 TCGA Genomic Data Commons 데이터 포털에서 다운로드했습니다. [2] 환자 및 방법 Genomic Data Commons Data Portal에서 수집한 다수의 고차원 RNA 시퀀싱 파일과 임상 데이터 세트를 사용하여 난소 장액 낭선암(OVSC) 환자의 예후를 결정하기 위한 새로운 잠재적 바이오마커를 식별했습니다. [3] 예를 들어, 2019년 9월 17일 발표된 Genomic Data Commons Data Portal[1]에는 67개의 기본 사이트에 국한된 37,075개의 암 사례에서 시퀀싱된 22,872개의 유전자에서 3,142,246개의 돌연변이가 포함되어 있습니다. [4] 다음은 데이터에 액세스하고 분석하는 데 사용되었습니다. Genomic Data Commons Data Portal(https://portal. [5] Ensembl 및 UCSC Genome Browsers, Exome Aggregation Consortium, Genotype-Tissue Expression 프로젝트 포털, Cancer Genomics용 cBio 포털 및 National Cancer Institute Genomic Data Commons 데이터 사이트에서 정보를 추출, 집계 및 분석했습니다. [6] Lung adenocarcinoma transcriptome과 임상 데이터는 Genomic Data Commons Data Portal에서 다운로드했고, 항폐암 표적 유전자는 Thomson Reuters Integrity 데이터베이스에서 검색했습니다. [7] 데이터는 Genomic Data Commons 데이터 포털에서 검색했으며 경로 Chromatin Modifying Enzymes의 유전자 목록은 Reactome에서 가져왔습니다. [8] nan [9]
data commons attribution
The data set is licensed under the Open Data Commons Attribution License (ODC-By). [1] Data are made available under the Open Data Commons Attribution License. [2]데이터 세트는 ODC-By(Open Data Commons Attribution License)에 따라 사용이 허가됩니다. [1] 데이터는 Open Data Commons Attribution License에 따라 제공됩니다. [2]
data commons portal
Despite these sobering statistics, the stateof-the-art in computational infrastructure for the study of contemporary datasets related to CVD lags substantially behind that widely available in oncology, where improved data science and visualization methods have delivered publicly available comprehensive cancer genomics resources like Memorial Sloan Kettering Cancer Center’s cBioPortal1,2 and the National Cancer Institute’s Genomic Data Commons Portal. [1] METHODS Unprocessed exon array (569 tumor and nine normal) and RNA sequencing (RNA-seq; 376 tumor) HGSOC data sets, with clinical annotations, were downloaded from the Genomic Data Commons portal. [2]이러한 냉정한 통계에도 불구하고 CVD와 관련된 현대 데이터 세트 연구를 위한 컴퓨터 인프라의 최첨단은 개선된 데이터 과학 및 시각화 방법이 Memorial Sloan과 같은 공개적으로 사용 가능한 포괄적인 암 유전체학 리소스를 제공하는 종양학에서 널리 사용되는 것보다 상당히 뒤떨어져 있습니다. Kettering Cancer Center의 cBioPortal1,2 및 국립 암 연구소의 Genomic Data Commons Portal. [1] 방법 임상 주석이 포함된 처리되지 않은 엑손 어레이(569개 종양 및 9개 정상) 및 RNA 시퀀싱(RNA-seq; 376개 종양) HGSOC 데이터 세트를 Genomic Data Commons 포털에서 다운로드했습니다. [2]
data commons repository
To prove the validity of our approach, we apply it on data extracted from The Genomic Data Commons repository. [1] We have systematically evaluated PanDrugs in the Genomic Data Commons repository (GDC). [2]접근 방식의 유효성을 증명하기 위해 Genomic Data Commons 저장소에서 추출한 데이터에 적용합니다. [1] 우리는 GDC(Genomic Data Commons repository)에서 PanDrugs를 체계적으로 평가했습니다. [2]
data commons consortium 데이터 커먼즈 컨소시엄
We used genome-wide DNA methylation patterns from both cancerous and normal tissue samples, obtained from the Genomic Data Commons consortium and trialled our methods on three types of urological cancer. [1] We used genome-wide DNA methylation patterns from both cancerous and normal tissue samples, obtained from the Genomic Data Commons consortium and trialled our methods on three types of urological cancer. [2]우리는 Genomic Data Commons 컨소시엄에서 얻은 암 조직 및 정상 조직 샘플에서 게놈 전체의 DNA 메틸화 패턴을 사용하고 세 가지 유형의 비뇨기과 암에 대한 방법을 시험했습니다. [1] 우리는 Genomic Data Commons 컨소시엄에서 얻은 암 조직 및 정상 조직 샘플에서 게놈 전체의 DNA 메틸화 패턴을 사용하고 세 가지 유형의 비뇨기과 암에 대한 방법을 시험했습니다. [2]