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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Gene expression and cancer classification
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 836 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 836 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 37

Les étiquettes couvrent 4 des 1 836 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 836 des 1 836 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
The parameter sensitivity of random forests
Barbara Huang, Paul C. Boutros
2016· article· en· BMC Bioinformatics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
182
citations
affnon étiqueté
Power and sample size for DNA microarray studies
Mei‐Ling Ting Lee, G. À. Whitmore
2002· article· en· Statistics in Medicine· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
171
citations
afffundnon étiqueté
Data Integration in Genetics and Genomics: Methods and Challenges
Jemila S. Hamid, Pingzhao Hu, Nicole M. Roslin, Vicki Ling, Celia M.T. Greenwood, Joseph Beyene
2009· article· en· Human Genomics and Proteomics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
150
citations
afffundnon étiqueté
MRI Phenotyping of Genetically Altered Mice
Jason P. Lerch, John G. Sled, R. Mark Henkelman
2010· article· en· Methods in molecular biology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
149
citations
afffundnon étiqueté
Test set bias affects reproducibility of gene signatures
Prasad Patil, Pierre-Olivier Bachant-Winner, Benjamin Haibe‐Kains, Jeffrey T. Leek
2015· article· en· Bioinformatics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
123
citations
affnon étiqueté
Submission of Microarray Data to Public Repositories
Catherine A. Ball, Alvis Brāzma, Helen C. Causton, Steve Chervitz, Ron Edgar, Pascal Hingamp +12 autres
2004· article· en· PLoS Biology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
122
citations
afffundnon étiqueté
Multivariate curve resolution of time course microarray data
Peter D. Wentzell, Tobias K. Karakach, Sushmita Roy, M. Juanita Martinez, Chris Allen, Margaret Werner‐Washburne
2006· article· en· BMC Bioinformatics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
119
citations
afffundnon étiqueté
Comparative evaluation of gene-set analysis methods
Qi Liu, Irina Dinu, Adeniyi J. Adewale, John D. Potter, Yutaka Yasui
2007· article· en· BMC Bioinformatics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
106
citations
fundno affnon étiqueté
Biomolecular Events in Cancer Revealed by Attractor Metagenes
Wei‐Yi Cheng, Tai-Hsien Ou Yang, Dimitris Anastassiou
2013· article· en· PLoS Computational Biology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
105
citations
affnon étiqueté
Applications of microarrays to histopathology
Matt van de Rijn, C. Blake Gilks
2004· review· en· Histopathology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
102
citations
afffundnon étiqueté
Revisiting inconsistency in large pharmacogenomic studies
Zhaleh Safikhani, Petr Smirnov, Mark Freeman, Nehmé El-Hachem, Adrian She, Anna Goldenberg +7 autres
2016· preprint· en· F1000Research· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
101
citations
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