MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1984073046 · doi:10.1007/s12015-010-9226-2

Publishing SNP Genotypes of Human Embryonic Stem Cell Lines: Policy Statement of the International Stem Cell Forum Ethics Working Party

2011· article· en· W1984073046 sur OpenAlexaff
Bartha Maria Knoppers, Rosario Isasi, Nissim Benvenisty, Ock-Joo Kim, Geoffrey Lomax, Clive Morris, Thomas H. Murray, Eng Hin Lee, Margery Perry, Genevra Richardson, Douglas Sipp, Klaus Tanner, Jan Wahlström, Guido de Wert, Fanyi Zeng

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reviews and Reports · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensJuvenile Diabetes Research FoundationMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryonic stem cellContext (archaeology)BioethicsResearch ethicsEconomic JusticeBeneficenceStatement (logic)Stem cellBiologyAutonomyPolitical scienceGeneticsLawBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel methods and associated tools permitting individual identification in publicly accessible SNP databases have become a debatable issue. There is growing concern that current technical and ethical safeguards to protect the identities of donors could be insufficient. In the context of human embryonic stem cell research, there are no studies focusing on the probability that an hESC line donor could be identified by analyzing published SNP profiles and associated genotypic and phenotypic information. We present the International Stem Cell Forum (ISCF) Ethics Working Party's Policy Statement on "Publishing SNP Genotypes of Human Embryonic Stem Cell Lines (hESC)". The Statement prospectively addresses issues surrounding the publication of genotypic data and associated annotations of hESC lines in open access databases. It proposes a balanced approach between the goals of open science and data sharing with the respect for fundamental bioethical principles (autonomy, privacy, beneficence, justice and research merit and integrity).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStem Cell Reviews and ReportsMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207