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Enregistrement W1800480040 · doi:10.1016/j.fsigen.2015.08.003

52 additional reference population samples for the 55 AISNP panel

2015· article· en· W1800480040 sur OpenAlexaff
A.J. Pakstis, Eva Haigh, Lotfi Cherni, Amel Ben Ammar Elgaaïed, Alison R. Barton, Baigalmaa Evsanaa, Ariunaa Togtokh, Jane E. Brissenden, Janet Roscoe, Özlem Bülbül, Gönül Filoğlu, Cemal Gürkan, Kelly A. Meiklejohn, James Robertson, Caixia Li, Yi‐Liang Wei, Hui Li, Usha Soundararajan, Haseena Rajeevan, Judith R. Kidd, Kenneth K. Kídd

Notice bibliographique

RevueForensic Science International Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationOffice of Justice ProgramsNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyFederal Bureau of InvestigationNational Institute of JusticeTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuU.S. Department of JusticeNational Science Foundation
Mots-clésPopulationMassive parallel sequencingAllele frequencySingle-nucleotide polymorphismBiologyInferenceAlleleGeneticsComputational biologyStatisticsComputer scienceDNA sequencingGenotypeMathematicsGeneDemographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ancestry inference for a person using a panel of SNPs depends on the variation of frequencies of those SNPs around the world and the amount of reference data available for calculation/comparison. The Kidd Lab panel of 55 AISNPs has been incorporated in commercial kits by both Life Technologies and Illumina for massively parallel sequencing. Therefore, a larger set of reference populations will be useful for researchers using those kits. We have added reference population allele frequencies for 52 population samples to the 73 previously entered so that there are now allele frequencies publicly available in ALFRED and FROG-kb for a total of 125 population samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,013

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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