Guest Editorial—Special Issue on '-Omics' Based Companion Diagnostics for Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Companion diagnostics are essential to the success of personalized medicine. With the rapid advances made in high throughput molecular biology, such as genomics, proteomics, and metabolomics, in the past two decades, scientists, researchers and engineers are beginning to harvest the power of '-omics' to develop companion diagnostic circuits and systems. These systems can be used to diagnose, monitor or predict not just a single disease, but multiple diseases simultaneously. This allows for the management of disease at a personal level, i.e., accordingly to the biology, needs and lifestyle of individual patients. Foreseeing this emerging trend, we are pleased to present this special issue to: (i) provide a road map of '-omics' networks, circuits and systems; (ii) encourage cross-disciplinary collaboration in this emerging research field; and (iii) report the cutting edge development of these circuits and devices with potential for translation into the clinic. A number of submissions were received, covering a wide range of circuits and systems related '-omics' topics, such as (i) DNA, RNA, protein, and small molecule sensors for companion diagnostics; (ii) micro/nanofluidics technologies related to '-omics'; and (iii) circuit based modeling and simulation of '-omics' systems including gene regulatory and signaling networks. After rigorous peer review nine papers were finally selected in this special issue. The papers can be broadly divided into three groups and briefly introduced below.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,028 |
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 ».