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Enregistrement W2013862805 · doi:10.1161/hy0202.102787

In Search of Cardiovascular Candidate Genes

2002· review· en· W2013862805 sur OpenAlexafffund
Christian F. Deschepper, Isabelle Boutin-Ganache, Ahmad Zahabi, Zhibin Jiang

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésCandidate geneQuantitative trait locusGenePhenotypeIdentification (biology)BiologyGeneticsLeft ventricular hypertrophyTraitBioinformaticsBlood pressureEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most cardiovascular traits of interest can be defined as "complex traits," with the first step in the identification of genetic factors affecting such traits being the detection of quantitative trait loci (QTLs). Animal models have proven particularly useful in this regard. However, only very few of the QTLs identified to date have led to the identification of candidate genes. We describe an example of our own work where the combination of anatomical and a biochemical intermediate phenotypes have led to the identification of the natriuretic peptide precursor A (Nppa) gene as a candidate gene for left ventricular hypertrophy (LVH). Combined with the power of comparative genetics, these strategies will continue to improve the chances of finding candidate genes for cardiovascular traits such as susceptibility to heart diseases, hypertension, and hypertension-induced end-organ damage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
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

Citations49
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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