News SETI.Germany : World Community Grid: Mapping Cancer Markers erreicht 15 Billionen untersuchte Signaturen
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Pünktlich zum 17. Geburtstag und dem Beginn der WCG Birthday Challenge erschien auch ein ausführlicher Bericht über Mapping Cancer Markers:
Freiwillige haben 15 Billionen Signaturen für das Projekt Mapping Cancer Markers getestet
In diesem Update, das zeitgleich mit dem 17. Jahrestag von WCG erscheint, fasst das Forschungsteam den Beitrag aller Freiwilligen zu jeder Tumorart und Signaturgröße zusammen, die Mapping Cancer Markers bisher untersucht hat.
Hintergrund
Mapping Cancer Markers (MCM) zielt darauf ab, die Marker (manchmal auch als Signaturen bezeichnet) zu identifizieren, die mit verschiedenen Krebsarten in Verbindung stehen. Im Rahmen des Projekts werden Millionen von Datenpunkten analysiert, die von Tausenden Gewebeproben gesunder und krebskranker Patienten stammen. Bislang wurden Gewebeproben von Lungenkrebs, Eierstockkrebs und Sarkomen untersucht.
Ein Blick auf den enormen Beitrag der Freiwilligen
Jede Mapping-Cancer-Markers-Arbeitseinheit testet mehrere Gruppen von Biomarkern anhand eines Krebsdatensatzes auf ihre Verwendbarkeit als diagnostische oder prognostische Signaturen. Derzeit ist dieser Datensatz unser Sarkom-Datensatz. MCM hat bisher drei Datensätze untersucht: Lungenkrebs, Eierstockkrebs und Sarkome. Für Lungen- und Eierstockkrebs untersuchte MCM unterschiedliche Signaturlängen (d.h. unterschiedliche Anzahl von Genen, die in die Signatur aufgenommen wurden), während die Sarkom-Signaturen alle die gleiche Länge, aber unterschiedliche Zusammensetzungen haben (d.h. sie enthalten Marker, die mit unterschiedlichen Techniken und in unterschiedlichen Prozentsätzen gemessen wurden). Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts haben die Freiwilligen etwa 800 Millionen Arbeitseinheiten analysiert.
Abbildung 1. Zahl der fertigen Arbeitseinheiten pro Krebsart (v.l.n.r. Lungenkrebs, Eierstockkrebs, Sarkome) und Signaturgröße (farbkodiert).
Eine Arbeitseinheit testet Signaturen einer bestimmten Größe (Anzahl der Biomarker) anhand ihres Datensatzes. Zusammengenommen haben die Teilnehmer des World Community Grid etwa 15 Billionen Signaturen getestet, eine Zahl, die ohne eure Unterstützung nicht denkbar gewesen wäre.
Abbildung 2. Ausgewertete Signaturen pro Datensatz (und Größe) für alle Tumoren (A) bzw. nur für Eierstockkrebs (B).]
Die benötigte Rechenzeit pro Signatur in einer bestimmten Arbeitseinheit hängt von der Signaturgröße und dem Datensatz ab. Da wir versuchen, den Gesamtberechnungsaufwand pro Arbeitseinheit konstant zu halten, variiert auch die Anzahl der Signaturen pro Arbeitseinheit je nach Signaturgröße und Datensatz.
Bei den meisten Datensätzen benötigen größere Signaturen mehr Rechenzeit als kürzere Signaturen. Unser Lungen-Datensatz folgt im Allgemeinen diesem Muster, während bei unserem Eierstock-Datensatz das Gegenteil der Fall ist. Für den Eierstockkrebs-Datensatz testete MCM prognostische Signaturen, die kurze oder lange Überlebenszeiten vorhersagten. Diese Aufgabe war von Natur aus schwieriger als die Diagnoseaufgaben bei Lungenkrebs (Krebs/kein Krebs) oder einem Sarkom (Unterscheidung von Sarkom-Subtypen). Aufgrund dieser Schwierigkeit konnte MCM nicht annähernd so viele Signaturen pro Eierstockkrebs-Arbeitseinheit berechnen wie bei anderen Datensätzen, unabhängig von der Signaturgröße.
Abbildung 3. Ausgewertete Signaturen pro Arbeitseinheit nach Datensatz (und Größe) für alle Tumoren (A) und speziell für Eierstockkrebs (B).
In einem nächsten Schritt werden wir untersuchen, wie sich die unterschiedliche Zusammensetzung der Sarkom-Signaturen auf ihre Vorhersagekraft auswirkt.
Wir sind allen dankbar, die Mapping Cancer Markers und alle wichtigen Projekte im World Community Grid unterstützen.
Wenn wir heute den 17. Jahrestag des WCG feiern, dann nur wegen euren Engagements.
Wir danken euch!
16.11.2021
Originaltext:
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=747
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Freiwillige haben 15 Billionen Signaturen für das Projekt Mapping Cancer Markers getestet
In diesem Update, das zeitgleich mit dem 17. Jahrestag von WCG erscheint, fasst das Forschungsteam den Beitrag aller Freiwilligen zu jeder Tumorart und Signaturgröße zusammen, die Mapping Cancer Markers bisher untersucht hat.
Hintergrund
Mapping Cancer Markers (MCM) zielt darauf ab, die Marker (manchmal auch als Signaturen bezeichnet) zu identifizieren, die mit verschiedenen Krebsarten in Verbindung stehen. Im Rahmen des Projekts werden Millionen von Datenpunkten analysiert, die von Tausenden Gewebeproben gesunder und krebskranker Patienten stammen. Bislang wurden Gewebeproben von Lungenkrebs, Eierstockkrebs und Sarkomen untersucht.
Ein Blick auf den enormen Beitrag der Freiwilligen
Jede Mapping-Cancer-Markers-Arbeitseinheit testet mehrere Gruppen von Biomarkern anhand eines Krebsdatensatzes auf ihre Verwendbarkeit als diagnostische oder prognostische Signaturen. Derzeit ist dieser Datensatz unser Sarkom-Datensatz. MCM hat bisher drei Datensätze untersucht: Lungenkrebs, Eierstockkrebs und Sarkome. Für Lungen- und Eierstockkrebs untersuchte MCM unterschiedliche Signaturlängen (d.h. unterschiedliche Anzahl von Genen, die in die Signatur aufgenommen wurden), während die Sarkom-Signaturen alle die gleiche Länge, aber unterschiedliche Zusammensetzungen haben (d.h. sie enthalten Marker, die mit unterschiedlichen Techniken und in unterschiedlichen Prozentsätzen gemessen wurden). Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts haben die Freiwilligen etwa 800 Millionen Arbeitseinheiten analysiert.
Abbildung 1. Zahl der fertigen Arbeitseinheiten pro Krebsart (v.l.n.r. Lungenkrebs, Eierstockkrebs, Sarkome) und Signaturgröße (farbkodiert).
Eine Arbeitseinheit testet Signaturen einer bestimmten Größe (Anzahl der Biomarker) anhand ihres Datensatzes. Zusammengenommen haben die Teilnehmer des World Community Grid etwa 15 Billionen Signaturen getestet, eine Zahl, die ohne eure Unterstützung nicht denkbar gewesen wäre.
Abbildung 2. Ausgewertete Signaturen pro Datensatz (und Größe) für alle Tumoren (A) bzw. nur für Eierstockkrebs (B).]
Die benötigte Rechenzeit pro Signatur in einer bestimmten Arbeitseinheit hängt von der Signaturgröße und dem Datensatz ab. Da wir versuchen, den Gesamtberechnungsaufwand pro Arbeitseinheit konstant zu halten, variiert auch die Anzahl der Signaturen pro Arbeitseinheit je nach Signaturgröße und Datensatz.
Bei den meisten Datensätzen benötigen größere Signaturen mehr Rechenzeit als kürzere Signaturen. Unser Lungen-Datensatz folgt im Allgemeinen diesem Muster, während bei unserem Eierstock-Datensatz das Gegenteil der Fall ist. Für den Eierstockkrebs-Datensatz testete MCM prognostische Signaturen, die kurze oder lange Überlebenszeiten vorhersagten. Diese Aufgabe war von Natur aus schwieriger als die Diagnoseaufgaben bei Lungenkrebs (Krebs/kein Krebs) oder einem Sarkom (Unterscheidung von Sarkom-Subtypen). Aufgrund dieser Schwierigkeit konnte MCM nicht annähernd so viele Signaturen pro Eierstockkrebs-Arbeitseinheit berechnen wie bei anderen Datensätzen, unabhängig von der Signaturgröße.
Abbildung 3. Ausgewertete Signaturen pro Arbeitseinheit nach Datensatz (und Größe) für alle Tumoren (A) und speziell für Eierstockkrebs (B).
In einem nächsten Schritt werden wir untersuchen, wie sich die unterschiedliche Zusammensetzung der Sarkom-Signaturen auf ihre Vorhersagekraft auswirkt.
Wir sind allen dankbar, die Mapping Cancer Markers und alle wichtigen Projekte im World Community Grid unterstützen.
Wenn wir heute den 17. Jahrestag des WCG feiern, dann nur wegen euren Engagements.
Wir danken euch!
16.11.2021
Originaltext:
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=747
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