作者贡献声明中央Yin Yee-写作 - 原始草稿;数据策划;正式分析;调查,Lam Ghai Lim-正式分析;写作 - 评论和编辑;调查,宁静的母猪锁 - 正式分析;监督;写作 - 评论和编辑;调查,Norwahyu Jusoh - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划,钟长Yiin - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划,Bridgid Lai Fui Chin - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划,yi herng chan - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划,Adrian Chun Minh Loy - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划,穆罕默德·穆巴希尔(Muhammad Mubashir) - 资源;写作 - 评论和编辑;数据策划
通讯作者:杰西卡·乔(Jessica Jou),俄勒冈州妇科肿瘤学的俄勒冈州健康与科学司,3181 SW Sam Jackson Park Road,L466,Portland,或97239。Jouj@ohsu.edu。J. Jou,S。Kato,R.N。 Eskander和R. Kurzrock对本文也同样贡献。 作者的贡献J. Jou:概念化,正式分析,调查,写作 - 原始草案。 S. H。Miyashita:正式分析,调查,写作 - 审查和编辑。 K. Thangathurai:正式分析,调查,写作 - 审查和编辑。 S. Pabla:数据策划,写作 - 审查和编辑。 P. Depietro:数据策划,写作 - 审查和编辑。 M.K. nesline:数据策划,写作 - 浏览和编辑。 J.M. conroy:数据策划,写作 - 审查和编辑。 E.鲁宾:正式分析,监督,写作 - 审查和编辑。 R.N. Eskander:监督,调查,写作 - 审查和编辑。 R. Kurzrock:概念化,资源,监督,调查,写作 - 评论和编辑。J. Jou,S。Kato,R.N。Eskander和R. Kurzrock对本文也同样贡献。作者的贡献J. Jou:概念化,正式分析,调查,写作 - 原始草案。S.H。Miyashita:正式分析,调查,写作 - 审查和编辑。K. Thangathurai:正式分析,调查,写作 - 审查和编辑。S. Pabla:数据策划,写作 - 审查和编辑。P. Depietro:数据策划,写作 - 审查和编辑。M.K. nesline:数据策划,写作 - 浏览和编辑。 J.M. conroy:数据策划,写作 - 审查和编辑。 E.鲁宾:正式分析,监督,写作 - 审查和编辑。 R.N. Eskander:监督,调查,写作 - 审查和编辑。 R. Kurzrock:概念化,资源,监督,调查,写作 - 评论和编辑。M.K.nesline:数据策划,写作 - 浏览和编辑。J.M.conroy:数据策划,写作 - 审查和编辑。E.鲁宾:正式分析,监督,写作 - 审查和编辑。R.N. Eskander:监督,调查,写作 - 审查和编辑。 R. Kurzrock:概念化,资源,监督,调查,写作 - 评论和编辑。R.N.Eskander:监督,调查,写作 - 审查和编辑。R. Kurzrock:概念化,资源,监督,调查,写作 - 评论和编辑。
ISCA区域策划:此问题类型用于区域的策划。需要策划临床上相关和已知的良性区域(即,在一组基因组坐标中,通常涉及多个基因的区域)。虽然目前存在针对已知复发区域的预先填充的区域问题,但策展人可能有时可能需要创建新的区域问题来描述其他相关地区。有关更多信息,请参见标题为“创建区域问题”的部分。每个唯一的区域坐标应该只有一个问题;在某些情况下,在较大的区域事件中存在多个问题(例如,描述不同断点的证据)。
作者贡献Koen Bolhuis:概念化;数据策划;正式分析;调查;方法论;项目管理。Rosa H. Mulder:概念化;数据策划;正式分析;调查;方法论;项目管理;写作 - 原始草稿;写作 - 评论和编辑。Casper Louk de Mol:数据策展;正式分析;资金获取;调查;写作 - 评论和编辑。Serena Defina:数据策划;正式分析;调查;方法论;软件;可视化;写作 - 评论和编辑。Varun Warrier:资源;软件;监督;写作 - 评论和编辑。Tonya White:资金收购;资源;软件;监督;验证;可视化;写作 - 评论和编辑。Henning Tiemeier:概念化;资金获取;资源;软件;监督;验证;写作 - 评论和编辑。Ryan L. Muetzel:概念化;项目管理;资源;软件;监督;验证;可视化;写作 - 评论和编辑。Charlotte A. M. Cecil:概念化;数据策划;正式分析;资金获取;调查;方法论;项目管理;资源;软件;监督;验证;可视化;写作 - 原始草稿;写作 - 评论和编辑。
为此,我们设计了四步管道Lars-GPT(图1)。首先,用户需要选择标准(通过过滤荟萃分析的某些合适标准),并为每个标准创建一个提示(单prompt;表1)。第二,用户需要使用一些记录来评估这些单个奖励,然后选择单个prompts的最佳组合。第三,用户需要选择一个最佳组合的及时策略,并根据所选的提示策略合并提示(组合启动;补充文件1)。最后,合并后的预订以及每个记录的标题和摘要将作为聊天完成。关于记录是否符合用户标准的决定将从返回的答案中提取。在这项研究中,我们使用OpenAI提供的API(应用程序编程界面)评估了GPT-3.5(GPT-3.5-Turbo-0301)和GPT-4(GPT-4-0314)。实际上,LARS-GPT可以使用Python分批进行。
以前,我们报告了NAR发布的新元注册,该数据库重点介绍了有关数据库可用性和寿命的高质量注释。有两年多的连续手动策划,我们在这里报告了最近的更新和添加。此外,可用的注释以及基础数据库结构已与mirnaverse meta-Registry统一。这允许更多的深入见解,以及更轻松的策划和在两个元区分配中共享的未来范围。NAR DB状态当前为194个数据库提供2,082个数据库和mirnaverse的注释。NAR DB状态涵盖了2022年6月的最古老的注释修订,并且是2025年1月的最新修订版,涵盖了两年半的手动策划。NAR DB状态可在https://nardbstatus.de和mirnaverse上获得,可在https://mirnaverse.de上获得。