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Enregistrement W1981946201 · doi:10.1016/j.ajhg.2013.07.010

Genome-wide Association Analysis of Blood-Pressure Traits in African-Ancestry Individuals Reveals Common Associated Genes in African and Non-African Populations

2013· review· en· W1981946201 sur OpenAlexaff
Nora Franceschini, Ervin R. Fox, Zhaogong Zhang, Todd L. Edwards, Michael A. Nalls, Bamidele O. Tayo, Yan V. Sun, Omri Gottesman, Andrew D. Johnson, J. Hunter Young, Kenneth Rice, Qing Duan, Fang Chen, Yun Li, Hua Tang, Myriam Fornage, Keith L. Keene, Jeanette S. Andrews, Jennifer A. Smith, Jessica D. Faul, Guangfa Zhang, Wei Guo, Yu Liu, Sarah S. Murray, Solomon K. Musani, Sathanur R. Srinivasan, Digna R. Velez Edwards, Heming Wang, Lewis C. Becker, Pascal Bovet, Murielle Bochud, Ulrich Broeckel, Michel Burnier, Cara L. Carty, Daniel I. Chasman, Georg Ehret, Wei‐Min Chen, Guanjie Chen, Wei Chen, Jingzhong Ding, Albert W. Dreisbach, Michele K. Evans, Xiuqing Guo, Melissa E. Garcia, Rich Jensen, Margaux F. Keller, Guillaume Lettre, Vaneet Lotay, Lisa W. Martin, Jason H. Moore, Alanna C. Morrison, Thomas H. Mosley, Adesola Ogunniyi, Walter Palmas, George Papanicolaou, Alan D. Penman, Joseph F. Polak, Paul M. Ridker, Babatunde Salako, Andrew B. Singleton, Daniel Shriner, Kent D. Taylor, Ramachandran S. Vasan, Kerri L. Wiggins, Scott M. Williams, Lisa R. Yanek, Wei Zhao, Alan B. Zonderman, Diane M. Becker, Gerald S. Berenson, Eric Boerwinkle, Erwin P. Böttinger, Mary Cushman, Charles B. Eaton, Fredrik Nyberg, Gerardo Heiss, Joel N. Hirschhron, Virginia J. Howard, Konrad J. Karczewsk, Matthew B. Lanktree, Kiang Liu, Ching‐Ti Liu, Ruth J. F. Loos, Karen L. Margolis, M Snyder, Min Jin Go, Young Jin Kim, Jong‐Young Lee, Jae‐Pil Jeon, Sung Soo Kim, Bok‐Ghee Han, Yoon Shin Cho, Xueling Sim, Wan Ting Tay, Rick Twee‐Hee Ong, Mark Seielstad, Jianjun Liu, Tin Aung, Tien Yin Wong, Yik Ying Teo, E Shyong Tai, Chien-Hsiun Chen, Li‐Ching Chang, Yuan-Tsong Chen, Jer‐Yuarn Wu, Tanika N. Kelly, Dongfeng Gu, James E. Hixson, Jiang He, Yasuharu Tabara, Yoshihiro Kokubo, Tetsuro Miki, Naoharu Iwai, Norihiro Kato, Fumihiko Takeuchi, Tomohiro Katsuya, Toru Nabika, Takao Sugiyama, Yi Zhang, Wei Huang, Xuegong Zhang, Xueya Zhou, Jin Li, Dingliang Zhu, Bruce M. Psaty, Nicholas J. Schork, David R. Weir, Charles N. Rotimi, Michèle M. Sale, Tamara Harris, Sharon L. R. Kardia, Steven C. Hunt, Donna K. Arnett, Susan Redline, Neil Risch, D. C. Rao, Jerome I. Rotter, Aravinda Chakravarti, Alex P. Reiner, Daniel Levy, Brendan J. Keating, Xiaofeng Zhu

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésGenome-wide association studyGenetic associationGeneticsBiologyQuantitative trait locusLocus (genetics)Ancestry-informative markerGenetic genealogy1000 Genomes ProjectTraitSingle-nucleotide polymorphismMeta-analysisGeneAllele frequencyAllelePopulationGenotypeDemographyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,294 · 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
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

Citations233
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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