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Enregistrement W2016157295 · doi:10.1002/ajmg.c.30046

Molecular characterization of suicide by microarray analysis

2005· review· en· W2016157295 sur OpenAlexaff
Fuad G. Gwadry, Adolfo Sequeira, Glenn D. Hoke, Jarlath M.H. ffrench‐Mullen, Gustavo Turecki

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part C Seminars in Medical Genetics · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityBioinformatics Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitMicroarrayMicroarray analysis techniquesGenetic predispositionSuicide attemptGene chip analysisBiologyComputational biologyGenePsychologyBioinformaticsGeneticsPoison controlHuman factors and ergonomicsComputer scienceMedicineGene expressionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several lines of evidence support the idea that individuals who commit suicide have a certain biological predisposition, part of which is given by genes. Studies investigating genetic factors increasing suicide predisposition have been limited by current knowledge of the suicide neurobiology and have typically investigated one or a few genes at a time, whereas it is anticipated that several genes account for the total genetic variance mediating suicide. This review focuses on the advantages and the interest of using the microarray technology to investigate the neurobiology of suicide and discusses, by means of a data analysis example, the possible methodological problems and bioinformatic strategies that should be employed in order to separate the signal from the large amount of background noise, which is usually generated in such studies. Microarray expression studies and related platforms are promising tools to gain better insight into the neurobiology of suicide.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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