The clinical context of copy number variation in the human genome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During the past five years, copy number variation (CNV) has emerged as a highly prevalent form of genomic variation, bridging the interval between long-recognised microscopic chromosomal alterations and single-nucleotide changes. These genomic segmental differences among humans reflect the dynamic nature of genomes, and account for both normal variations among us and variations that predispose to conditions of medical consequence. Here, we place CNVs into their historical and medical contexts, focusing on how these variations can be recognised, documented, characterised and interpreted in clinical diagnostics. We also discuss how they can cause disease or influence adaptation to an environment. Various clinical exemplars are drawn out to illustrate salient characteristics and residual enigmas of CNVs, particularly the complexity of the data and information associated with CNVs relative to that of single-nucleotide variation. The potential is immense for CNVs to explain and predict disorders and traits that have long resisted understanding. However, creative solutions are needed to manage the sudden and overwhelming burden of expectation for laboratories and clinicians to assay and interpret these complex genomic variations as awareness permeates medical practice. Challenges remain for understanding the relationship between genomic changes and the phenotypes that might be predicted and prevented by such knowledge.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle