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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine >Data integration through ontology-based data access to support integrative data analysis: A case study of cancer survival
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Data integration through ontology-based data access to support integrative data analysis: A case study of cancer survival

机译：通过基于本体的数据访问进行数据集成以支持集成数据分析：癌症生存的案例研究

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To improve cancer survival rates and prognosis, one of the first steps is to improve our understanding of contributory factors associated with cancer survival. Prior research has suggested that cancer survival is influenced by multiple factors from multiple levels. Most of existing analyses of cancer survival used data from a single source. Nevertheless, there are key challenges in integrating variables from different sources. Data integration is a daunting task because data from different sources can be heterogeneous in syntax, schema, and particularly semantics. Thus, we propose to adopt a semantic data integration approach that generates a universal conceptual representation of “information” including data and their relationships. This paper describes a case study of semantic data integration linking three data sets that cover both individual and contextual level factors for the purpose of assessing the association of the predictors of interest with cancer survival using cox proportional hazard models.
机译：要提高癌症存活率和预后，第一步就是要增进我们对与癌症存活相关的影响因素的了解。先前的研究表明，癌症的生存受到多个层面的多个因素的影响。现有的大多数癌症存活率分析均使用单一来源的数据。然而，整合来自不同来源的变量仍存在关键挑战。数据集成是一项艰巨的任务，因为来自不同来源的数据在语法，架构（尤其是语义）方面可能是异构的。因此，我们建议采用一种语义数据集成方法，该方法可以生成包括数据及其关系在内的“信息”的通用概念表示。本文描述了一个语义数据集成的案例研究，该语义数据集成将涵盖个人和上下文级别因素的三个数据集联系起来，目的是使用Cox比例风险模型评估目标预测因子与癌症存活率之间的关联。

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