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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Douglass, Eugene F. [VerfasserIn]   i
 Allaway, Robert J. [VerfasserIn]   i
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 Wang, Wenyu [VerfasserIn]   i
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 Zeng, Jianyang [VerfasserIn]   i
 Aloy, Patrick [VerfasserIn]   i
 Sáez Rodríguez, Julio [VerfasserIn]   i
 Guinney, Justin [VerfasserIn]   i
 Gerhard, Daniela S. [VerfasserIn]   i
 Califano, Andrea [VerfasserIn]   i
Titel:A community challenge for a pancancer drug mechanism of action inference from perturbational profile data
Verf.angabe:Eugene F. Douglass, Robert J. Allaway, Bence Szalai, Wenyu Wang, Tingzhong Tian, Adrià Fernández-Torras, Ron Realubit, Charles Karan, Shuyu Zheng, Alberto Pessia, Ziaurrehman Tanoli, Mohieddin Jafari, Fangping Wan, Shuya Li, Yuanpeng Xiong, Miquel Duran-Frigola, Martino Bertoni, Pau Badia-i-Mompel, Lídia Mateo, Oriol Guitart-Pla, Verena Chung, Jing Tang, Jianyang Zeng, Patrick Aloy, Julio Saez-Rodriguez, Justin Guinney, Daniela S. Gerhard, and Andrea Califano
E-Jahr:2022
Jahr:January 18, 2022
Umfang:20 S.
Fussnoten:Gesehen am 20.12.2022
Titel Quelle:Enthalten in: Cell reports. Medicine
Ort Quelle:Cambridge, MA : Cell Press, 2020
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:3(2022), 1, Artikel-ID 100492, Seite 1-13, e1-e7
ISSN Quelle:2666-3791
Abstract:The Columbia Cancer Target Discovery and Development (CTD2) Center is developing PANACEA, a resource comprising dose-responses and RNA sequencing (RNA-seq) profiles of 25 cell lines perturbed with ∼400 clinical oncology drugs, to study a tumor-specific drug mechanism of action. Here, this resource serves as the basis for a DREAM Challenge assessing the accuracy and sensitivity of computational algorithms for de novo drug polypharmacology predictions. Dose-response and perturbational profiles for 32 kinase inhibitors are provided to 21 teams who are blind to the identity of the compounds. The teams are asked to predict high-affinity binding targets of each compound among ∼1,300 targets cataloged in DrugBank. The best performing methods leverage gene expression profile similarity analysis as well as deep-learning methodologies trained on individual datasets. This study lays the foundation for future integrative analyses of pharmacogenomic data, reconciliation of polypharmacology effects in different tumor contexts, and insights into network-based assessments of drug mechanisms of action.
DOI:doi:10.1016/j.xcrm.2021.100492
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100492
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379121003694
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100492
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:community challenge
 DREAM challenge
 pharmacogenomics
 polypharmacology
K10plus-PPN:1828140600
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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