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[已转移到维基条目] [WCG]新项目 Mapping Cancer Markers

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发表于 2013-11-9 20:21:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
项目官网:http://www.cs.utoronto.ca/~juris/MCM.htm
WCG上的相关介绍:http://www.worldcommunitygrid.org/research/mcm1/overview.do
需要翻译的页面:官网首页http://www.cs.utoronto.ca/~juris/MCM.htm
                      官网Project description页面http://www.cs.utoronto.ca/~juris/MCMpd.html

                           以后的新闻来源:http://www.cs.utoronto.ca/~juris/MCMpr.html                                                                                

                                              这是一个刚刚上线的项目~我们需要及时增加其维基条目,希望有兴趣的童鞋前来翻译~



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发表于 2013-11-10 22:30:53 | 显示全部楼层
有人认领了吗
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发表于 2013-11-10 22:43:44 | 显示全部楼层
WCG 的项目介绍,他们自己会安排翻译的,过几天就会有中文版了,我扫了几眼,感觉也比较专业,所以 http://www.worldcommunitygrid.org/research/mcm1/overview.do 这个页面的建议暂缓翻译,MCM 官网的可以先行翻译。等 WCG 自己的中文翻译出来了,我们再对比 MCM 的翻译对比纠错。
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发表于 2013-11-10 22:44:33 | 显示全部楼层
癌症的发展是一个多步骤的过程,这一步骤由复杂的变化引起并导致不受控制的肿瘤细胞增殖,这些变化包括:许多基因被扩增、删除、变异、上或下调;许多蛋白和通路被激活或抑制。根据5大洲31个国家的190万名患者的预测,明确诊断后癌症的5年生存率低于50%(Coleman et al. Cancer survival in five continents: a worldwide population-based study (CONCORD). Lancet Oncol 9(8): 730-756, 2008)
多年的研究过程中,通过寻找早期诊断和个性化治疗的分子学标志物,使得乳腺和前列腺癌的生存率得到改善。但是胰腺癌依旧是几乎100%致命的,并且过去几十年的研究中肺癌的总体生存率也几乎没有上升,仅从13%变为16%。
测绘肿瘤标记物项目(Mapping Cancer Markers,缩写MCM)的目标是全面、系统地发现临床上有用的标志物,这些标志物可早期发现癌症、辨别高危险因素的患者和预测治疗反应。
为了助力此项研究,我们依靠WCG志愿者提供的计算机空闲的运算能力进行大量的分析。为了寻找临床上有用的标志物,需要处理数以千计的换着样本、测试的标志物组合达到了天文数字,这样大量的计算甚至不适用于WCG的计算模式。为此,我们使用试探法来降低搜索空间,使我们能够借用志愿者捐赠的计算资源来克服这个挑战

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昂宿星团人 + 3 辛苦喵,本版还有不少待翻译的,没有特别说.

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发表于 2013-11-10 22:45:08 | 显示全部楼层
碧城仙 发表于 2013-11-10 22:43
WCG 的项目介绍,他们自己会安排翻译的,过几天就会有中文版了,我扫了几眼,感觉也比较专业,所以 http:// ...

= =
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发表于 2013-11-10 22:49:34 | 显示全部楼层

哈哈,您动作真快!赞一个!当然是翻译了更好了,我只是担心我们一直人手不够
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发表于 2013-11-10 23:15:33 | 显示全部楼层
碧城仙 发表于 2013-11-10 22:49
哈哈,您动作真快!赞一个!当然是翻译了更好了,我只是担心我们一直人手不够
...

生物、医学的都能出力,只要有需求直接给我链接吧,我会抽空翻译的
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发表于 2013-11-10 23:35:18 | 显示全部楼层
我不太逛翻译的版面,如果有什么要翻译的话还是@我一下或者私信我吧
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发表于 2013-11-13 20:55:17 | 显示全部楼层
本帖最后由 Nye 于 2013-11-13 21:05 编辑

http://www.cs.utoronto.ca/~juris/MCMpd.html

Cancer Challenge
癌症挑战


Cancer development is a multi-step process that leads to uncontrolled tumour cell growth caused by and resulting in complex changes:  many genes are amplified, deleted, mutated, up- or down-regulated, many pathways are activated or suppressed.Estimating from the CONCORD study across 1.9 million patients from 31 countries and 5 continents, current treatments achieve a 5-year survival rate for less than 50% of diagnosed cancer (Coleman, 2008).  Approximately 12.7 million new cancer cases were diagnosed worldwide in 2008. Lung, female breast, colorectal & stomach cancers account for more than 40% of all cases. Almost 8 million deaths from cancer occurred worldwide in 2008. Lung, stomach, liver, colorectal & female breast cancers account for more than 50% of all cancer deaths (http://www.cancerresearchuk.org/cancer-info/cancerstats/world/).
癌症的发展是一个多步骤的过程,这一步骤由复杂的变化引起并导致不受控制的肿瘤细胞增殖,这些变化包括:许多基因被扩增、删除、变异、上或下调;许多蛋白和通路被激活或抑制。CONCORD的一份涉及5大洲31个国家190万名患者的研究估计,不足50%的癌症确诊患者能通过现今的诊疗手段生存5年(Coleman, 2008)。在2008年,全球有大约1270万例新癌症病例,其中超过40%是肺癌、乳腺癌、结肠直肠癌或胃癌。同年,全球几乎有800万人死于癌症,其中超过50%死于肺癌、胃癌、肝癌、结肠直肠癌或乳腺癌。(http://www.cancerresearchuk.org/cancer-info/cancerstats/world/)

Canadian cancer statistics (2012) indicates that lung cancer accounts for almost 14% of all cancer cases in Canada, leading to the highest number of deaths (20,100, 27% of all cancers). Years of research improved relative survival by 6% for all cancers since 1992. Highest improvements are for non-Hodgkin lymphoma & leukemias. Success in breast and prostate cancers has been achieved by finding molecular markers for early diagnosis and by individualized treatment. Highest survival is for thyroid, prostate & testicular cancers. However, pancreatic cancer remains almost 100% lethal, and the overall survival rate for lung cancer has improved barely during the past decades, having only moved from 13% to 16%.
加拿大癌症统计(2012)指出本国大约14%的癌症病例是肺癌,同时肺癌也是死亡数量最高的癌症病因(20,100例,占所有癌症病例的20%)。从1992年至今的研究已经将所有癌症的相对存活率提高了6%。最大的改善表现在霍奇金淋巴瘤和白血病。通过寻找早期诊断的分子学标记物以及区别化的治疗手段,在乳腺癌和前列腺癌领域也已获得了成功。甲状腺癌、前列腺癌和睾丸癌拥有最高的存活率。但是,胰腺癌依然是近乎100%致命,肺癌的整体存活率在过去数十年里几乎没有多大改善,仅从13%上升到16%。


Cancer is caused by genetic changes or environmental effects that interfere with the mechanisms that control cell growth. These changes, as well as normal cell activities, can be detected in tissue samples through the presence of unique indicators, such as DNA and proteins, which together are known as “markers.” Specific combinations of these markers may be associated with a given type of cancer, indicate patient's risk of cancer recurrence, or indicate probability of patient's response to treatment. While several markers are already known to be associated with certain cancers, there are many more to be discovered, as cancer is highly heterogeneous.
癌症的发生是由于基因发生变化或者环境效应干扰了控制细胞生长的机制。这些变化和正常的细胞活动,都能在组织样本中通过独特的指示物(比如DNA和蛋白质)被探测到。两者被合称为标记物。这些标记物的特定组合可能和某种癌症相关联,能表明患者癌症复发的风险,或者预测患者诊疗反应的概率。虽然有几种标记物已经被确认和某些癌症相关,但依然还有很多标记物未被发现,因为癌症是高度异质的。

The discovery and validation of biomarkers is complex and computationally intensive process.  It involves analyzing hundreds of thousands of parameters (clinical variables, gene, protein, microRNA, activity, etc.) to identify subsets that best describe patients, their prognosis and response to treatment.  Finding all clinically useful markers and selecting the best subset represents a challenging computational optimization task as we would need to compare all possible parameter combinations.
生物标记物的发现和验证是复杂的、需要高强度计算的过程,要分析成千上百的参数(临床变量,基因,蛋白质,微RNA,活动性等),并识别出能描述病患、病患预后和治疗反应的最佳子集。为了找到所有临床有用的标记物并挑选出最佳子集,我们要比较所有可能的参数组合,这也是一项极具挑战性的计算优化任务。

Approach
方法


The Mapping Cancer Markers (MCM) project focuses on clinical application - discovering specific groups of markers that can be used to improve detection, diagnosis, prognosis and treatment of cancer. As a second goal, the comprehensive analysis of existing molecular profiles of cancer samples will lead to unraveling characteristics of such groups of markers - and in turn improving our understanding how to find them more efficiently.
测绘癌症标记物项目(MCM)关注于临床应用——发现能被用于改善癌症的检测、诊断、预后和治疗的特定标记物组。项目的第二个目标就是通过广泛分析现存癌症样本的分子谱,来阐明此类标记物组的特征,进而帮助我们更为有效地发现标记物。

Our strategy to reduce mortality includes three steps:
要降低死亡率,我们的对策包括三步:

1. Increase number of cases diagnosed at earlier stage
        We need to identify biomarkers for early cancer detection
2. Individualized treatment
        We need to find biomarkers for treatment selection & response monitoring
3. Improved treatment
        We need to improve our understanding of disease mechanism and drug mechanism_of_action
        We need to identify useful drug combinations & design new medicines
1. 在早期增加癌症确诊案例的数量
        我们需要识别早期癌症探测的生物标记物
2. 区别化的疗法
        我们需要发现治疗选择和反应监控的生物标记物
3. 改良的疗法
        我们需要改进我们对病理机制和药物反应机制的理解
        我们需要识别有用的药物组合,并设计新药

To address these challenges, we propose to conduct an integrative analysis and comprehensive computational and biological validation of putative markers.  To find all good markers, requires to use large patient cohorts (thousands of patient samples) and test billions of marker combinations, which would be intractable even on the World Community Grid.  Thus, we have developed software which uses heuristics (clever steps that reduce the enormous search space by focusing the search on the most relevant subsets of combinations) which can greatly reduce the computational effort required to look for significant marker patterns. Even these software methods require a very large amount of computer processing power. By using World Community Grid, the Mapping Cancer Markers researchers are able to break down this overwhelming process into smaller, manageable tasks which can be performed by our volunteers' computing devices. World Community Grid therefore allows researchers to undertake this ambitious research.  Thus, MCM focuses on three goals:
1. Identify sets of markers that may be able to predict if a person is at high risk of developing a particular cancer and increase the possibility of early detection.
2. Identify combinations of markers, which may predict a patient’s response to specific treatments. This would help make the treatment more personalized and could guide the development of customized therapeutic treatments for that patient.
3. Develop more efficient computational methods for discovering relevant patterns of markers.

为了解决这些挑战,我们打算对假定的标记物实施综合分析,以及全面的计算验证和生物验证。为了找到所有有用的标记物,我们需要使用大型的病患队列(数千的病患样本),测试数以亿计的标记物组合,即使对WCG而言,这也是非常棘手的。因此我们开发了一个使用试探法的软件(指通过专注于搜索最相关的组合子集,从而缩小海量搜索空间的巧妙方法),能极大地降低寻找显著标记物模式所需要的计算工作量。即使这样,还是需要大量的计算处理能力。通过使用WCG,MCM项目研究者能将这个过于庞大的计算过程分割成为更小的、可管理的任务,可以在志愿者的计算设备上完成。WCG使得研究者能着手进行这项雄心勃勃的研究。因此,MCM关注于以下三个目标:
1. 识别标记物集合,能预测某人是否有极大可能发展出特定癌症,并提高癌症早期探测的概率。
2. 识别标记物组合,能预测患者对特定诊疗的反应,从而使诊疗方式更为个人化,指引开发出适合这名病患的定制疗法。
3. 开发更为有效的计算方法,用于发现标记物的关联模式。


References
参考文献


Coleman, M. P., M. Quaresma, et al. (2008). "Cancer survival in five continents: a worldwide population-based study (CONCORD)." Lancet Oncol 9(8): 730-756.
Ein-Dor, L., I. Kela, et al. (2005). "Outcome signature genes in breast cancer: is there a unique set?" Bioinformatics 21(2): 171-178.
Ein-Dor, L., O. Zuk, et al. (2006). "Thousands of samples are needed to generate a robust gene list for predicting outcome in cancer." Proc Natl Acad Sci U S A 103(15): 5923-5928.

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 楼主| 发表于 2014-2-15 12:42:46 | 显示全部楼层
维基条目完成,抱歉拖了这么长时间 http://www.equn.com/wiki/Mapping_Cancer_Markers

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发表于 2014-7-27 18:00:52 | 显示全部楼层
碧城仙 发表于 2013-11-10 22:43
WCG 的项目介绍,他们自己会安排翻译的,过几天就会有中文版了,我扫了几眼,感觉也比较专业,所以 http:// ...

官方没诚意
我这一看,项目进程都过三分之一了,官方网站还只有那些标题是中文,里面内容全是原样。。
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发表于 2014-7-27 19:28:07 | 显示全部楼层
昂宿星团人 发表于 2014-7-27 18:00
官方没诚意
我这一看,项目进程都过三分之一了,官方网站还只有那些标题是中文,里面内容全是原样 ...

不怪 IBM 没诚意,只怪 IBM 天天就忙着大裁员啦
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发表于 2014-7-28 08:06:57 | 显示全部楼层
碧城仙 发表于 2014-7-27 19:28
不怪 IBM 没诚意,只怪 IBM 天天就忙着大裁员啦

诶诶,还是我们自己慢慢来吧。。话说我们这里翻译的东西比较业余,他们有没有可能考虑放到中文版网页上?
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 楼主| 发表于 2014-7-29 14:49:01 | 显示全部楼层
自己好久没来了。。。
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发表于 2014-7-29 17:55:05 | 显示全部楼层
超哥不郁闷 发表于 2014-7-29 14:49
自己好久没来了。。。

哈哈,其实我也是。。
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