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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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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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