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COVID19 Disease Map, a computational knowledge repository of virus-host interaction mechanisms.
Funder: Bundesministerium fĂŒr Bildung und ForschungFunder: Bundesministerium fĂŒr Bildung und Forschung (BMBF)We need to effectively combine the knowledge from surging literature with complex datasets to propose mechanistic models of SARS-CoV-2 infection, improving data interpretation and predicting key targets of intervention. Here, we describe a large-scale community effort to build an open access, interoperable and computable repository of COVID-19 molecular mechanisms. The COVID-19 Disease Map (C19DMap) is a graphical, interactive representation of disease-relevant molecular mechanisms linking many knowledge sources. Notably, it is a computational resource for graph-based analyses and disease modelling. To this end, we established a framework of tools, platforms and guidelines necessary for a multifaceted community of biocurators, domain experts, bioinformaticians and computational biologists. The diagrams of the C19DMap, curated from the literature, are integrated with relevant interaction and text mining databases. We demonstrate the application of network analysis and modelling approaches by concrete examples to highlight new testable hypotheses. This framework helps to find signatures of SARS-CoV-2 predisposition, treatment response or prioritisation of drug candidates. Such an approach may help deal with new waves of COVID-19 or similar pandemics in the long-term perspective
Recommandeurs et diversité : Exploitation de la longue traßne et diversité des listes de recommandations
Version française du chapitre "Recommender Systems and Diversity: Taking Advantage of the Long Tail and the Diversity of Recommendation Lists" - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119054252International audienceDe plus en plus, les services dĂ©veloppĂ©s pour le Web sont personnalisĂ©s et adaptatifs, ainsi que lâillustrent une dĂ©claration dâun responsable de Yahoo ! dĂšs 2007 selon lequel « the future of the web is about personalization » (Catone, 2007) et celle du directeur dâeBay « trade tomorrow is personal and based on the data » en 2012 lors de lâintĂ©gration des rĂ©seaux sociaux dans le site dâenchĂšres1. Les mĂ©canismes dâadaptation et de filtrage ou sĂ©lection des ressources numĂ©riques ne sont pas toujours visibles pour lâutilisateur. Pourtant, ils envahissent nos environnements informationnels. DerriĂšre la personnalisation de lâexpĂ©rience utilisateur, se trouvent des systĂšmes de recommandation qui sĂ©lectionnent des ressources ou des reprĂ©sentations particuliĂšres de ces ressources en fonction du profil dâun utilisateur ou de son contexte. En modifiant lâaccĂšs des utilisateurs aux ressources, les systĂšmes de recommandation reprĂ©sentent un gain Ă©conomique potentiel trĂšs important via un accroissement des ventes (Konstan et al., 2012), estimĂ© Ă 35% par Amazon il y a quelques annĂ©es (Marshall, 2006). Cependant, les approches habituellement utilisĂ©es visent souvent la pertinence des ressources recommandĂ©es, câest-Ă -dire la prĂ©diction de lâintĂ©rĂȘt que lâutilisateur leur aurait accordĂ©. Les systĂšmes de recommandation sont donc souvent Ă©valuĂ©s en fonction de ce seul critĂšre. Ils ignorent la variĂ©tĂ© des objectifs qui peuvent ĂȘtre poursuivis en mettant en place un systĂšme de recommandation. Or, dans certains domaines, la satisfaction de lâutilisateur, lâachat ou la pertinence des recommandations ne sont pas les seuls Ă©lĂ©ments Ă prendre en considĂ©ration. La diversitĂ© des ressources recommandĂ©es est de plus en plus mise en avant. Lâexploitation de la longue traĂźne, composĂ©e des ressources les moins populaires peut ĂȘtre un facteur clef pour la rĂ©ussite des entreprises qui doivent gĂ©rer des stocks par exemple. Dans le domaine scientifique, la qualitĂ© des recommandations devrait tenir compte de la diversitĂ© des perspectives reprĂ©sentĂ©es dans lâensemble des ressources proposĂ©es, plutĂŽt que de la seule pertinence de 10 articles proposant une approche similaire (Schwind et al., 2011). La diversitĂ© est devenue une thĂ©matique de recherche dans le domaine de la recherche dâinformations (Simperl et al., 2011, TREC diversity task), mais aussi dans celui des systĂšmes de recommandation avec la premiĂšre Ă©dition dâun workshop dĂ©diĂ© Ă cette question en 2011 aux Etats-Unis (DiveRs 20112). Elle recouvre Ă la fois la diversitĂ© des ressources recommandĂ©es ou consommĂ©es par lâensemble des utilisateurs (diversitĂ© agrĂ©gĂ©e) et la diversitĂ© des ressources recommandĂ©es Ă une personne particuliĂšre, typiquement le cas dâune liste dâarticles scientifiques similaires (diversitĂ© individuelle). DiffĂ©rentes stratĂ©gies ont Ă©tĂ© imaginĂ©es pour accroĂźtre la diversitĂ©. Dans ce chapitre, nous proposons de prĂ©senter les enjeux liĂ©s Ă la diversitĂ© des ressources recommandĂ©es par les systĂšmes de recommandation et de dĂ©crire les pistes pour Ă©valuer et accroĂźtre la diversitĂ© dans les systĂšmes de recommandation actuels
COVID19 Disease Map, a computational knowledge repository of virusâhost interaction mechanisms
We need to effectively combine the knowledge from surging literature with complex datasets to propose mechanistic models of SARS-CoV-2 infection, improving data interpretation and predicting key targets of intervention. Here, we describe a large-scale community effort to build an open access, interoperable and computable repository of COVID-19 molecular mechanisms. The COVID-19 Disease Map (C19DMap) is a graphical, interactive representation of disease-relevant molecular mechanisms linking many knowledge sources. Notably, it is a computational resource for graph-based analyses and disease modelling. To this end, we established a framework of tools, platforms and guidelines necessary for a multifaceted community of biocurators, domain experts, bioinformaticians and computational biologists. The diagrams of the C19DMap, curated from the literature, are integrated with relevant interaction and text mining databases. We demonstrate the application of network analysis and modelling approaches by concrete examples to highlight new testable hypotheses. This framework helps to find signatures of SARS-CoV-2 predisposition, treatment response or prioritisation of drug candidates. Such an approach may help deal with new waves of COVID-19 or similar pandemics in the long-term perspective