KT
Kirill Tsukanov
Author with expertise in Standards and Guidelines for Genetic Variant Interpretation
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The next-generation Open Targets Platform: reimagined, redesigned, rebuilt

David Ochoa et al.Nov 18, 2022
The Open Targets Platform (https://platform.opentargets.org/) is an open source resource to systematically assist drug target identification and prioritisation using publicly available data. Since our last update, we have reimagined, redesigned, and rebuilt the Platform in order to streamline data integration and harmonisation, expand the ways in which users can explore the data, and improve the user experience. The gene-disease causal evidence has been enhanced and expanded to better capture disease causality across rare, common, and somatic diseases. For target and drug annotations, we have incorporated new features that help assess target safety and tractability, including genetic constraint, PROTACtability assessments, and AlphaFold structure predictions. We have also introduced new machine learning applications for knowledge extraction from the published literature, clinical trial information, and drug labels. The new technologies and frameworks introduced since the last update will ease the introduction of new features and the creation of separate instances of the Platform adapted to user requirements. Our new Community forum, expanded training materials, and outreach programme support our users in a range of use cases.
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The GA4GH Variation Representation Specification (VRS): a Computational Framework for the Precise Representation and Federated Identification of Molecular Variation

Alex Wagner et al.Jan 17, 2021
Abstract Maximizing the personal, public, research, and clinical value of genomic information will require that clinicians, researchers, and testing laboratories exchange genetic variation data reliably. Developed by a partnership among national information resource providers, public initiatives, and diagnostic testing laboratories under the auspices of the Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH), the Variation Representation Specification (VRS, pronounced “verse”) is an extensible framework for the semantically precise and computable representation of variation that complements contemporary human-readable and flat file standards for variation representation. VRS objects are designed to be semantically precise representations of variation, and leverage this design to enable unique, federated identification of molecular variation. We describe the components of this framework, including the terminology and information model, schema, data sharing conventions, and a reference implementation, each of which is intended to be broadly useful and freely available for community use. The specification, documentation, examples, and community links are available at https://vrs.ga4gh.org/ .
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Open Targets Platform: facilitating therapeutic hypotheses building in drug discovery

Annalisa Buniello et al.Dec 6, 2024
The Open Targets Platform (https://platform.opentargets.org) is a unique, open-source, publicly-available knowledge base providing data and tooling for systematic drug target identification, annotation, and prioritisation. Since our last report, we have expanded the scope of the Platform through a number of significant enhancements and data updates, with the aim to enable our users to formulate more flexible and impactful therapeutic hypotheses. In this context, we have completely revamped our target-disease associations page with more interactive facets and built-in functionalities to empower users with additional control over their experience using the Platform, and added a new Target Prioritisation view. This enables users to prioritise targets based upon clinical precedence, tractability, doability and safety attributes. We have also implemented a direction of effect assessment for eight sources of target-disease association evidence, showing the effect of genetic variation on the function of a target is associated with risk or protection for a trait to inform on potential mechanisms of modulation suitable for disease treatment. These enhancements and the introduction of new back and front-end technologies to support them have increased the impact and usability of our resource within the drug discovery community.
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