Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most genetically determined differences between individuals, including (but not limited to) susceptibility to specific diseases, depend on functional variation at multiple genes (loci). The frequency of these variants (alleles) in the general population varies from common to rare. The contribution of most common alleles, each in isolation, to disease risk is weak. Most uncommon and rare alleles have not been studied to date and some may have strong effects on disease risk even if they contribute to disease cause each in a small subset of cases. This mixture of strong and weak effects by common and rare alleles is referred to as allelic architecture. Defining the allelic architecture of each disease will be the first step towards using an individual's genetic profile to individualise the molecular diagnosis within a group of cases that all bear the same clinical diagnostic label. Key Concepts: Most diseases and other human traits have statistically significant familial clustering, indicating the involvement of genetic susceptibility. Genetic susceptibility to most diseases is determined by a large number of gene variants (loci). Disease‐associated variants may change the sequence of the protein product, or the control of its transcription, RNA stability or translational efficiency. Most known loci have a weak genetic association with the disease or trait. A genetic association may be weak because of weak biology, or because the associated allele is merely an imperfect marker for an untested rare allele with strong effect. The discovery, among low‐frequency alleles, of those that have the strongest effects, is the next frontier in the genetics of complex traits and the greatest promise to personalised medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».