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Enregistrement W1540699974 · doi:10.1023/a:1010351630856

Garrod's foresight; our hindsight

2001· review· en· W1540699974 sur OpenAlexaff
C. R. Scriver

Notice bibliographique

RevueJournal of Inherited Metabolic Disease · 2001
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian inheritanceGeneticistNothingGeneticsHindsight biasHuman geneticsHomo sapiensBiologyOrganismHeredityEpistemologyPhilosophyPsychologyGeneSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Archibald Edward Garrod introduced a paradigm, new for its day, in medicine: Biochemistry is dynamic and different from the static nature of organic chemistry. It led him to think about metabolic pathways and to recognize that variation in Mendelian heredity could explain an 'inborn error of metabolism'. At the time, Garrod had no idea about the nature of a gene. Genes are now well understood, genomes are being described for one organism after another (including H. sapiens) and it is understood that genomes 'speak biochemistry (not phenotype)'. Accordingly, in the era of genomics, biochemistry and physiology become the bases of functional genomics and it is possible to appreciate why 'nothing in biology makes sense without evolution' (and nothing in medicine will make sense without biology). Mendelian, biochemical and molecular genetics together have revealed what lies behind the four canonical inborn errors described by Garrod (albinism, alkaptonuria, cystinuria and pentosuria). Both older and newer ideas in genetics, new tools for applying them, and renewed respect for the clinician-scientist will enhance our understanding of the human biological variation that accounts for variant states of health and overt disease; an 'unsimple' phenotype (phenylketonuria) is used to illustrate in some detail. What can be known and what ought to be done with knowledge about human genetics to benefit individuals, families and communities (society) is both opportunity and challenge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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