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Enregistrement W2036595331 · doi:10.1093/nar/gku1004

T3DB: the toxic exposome database

2014· article· en· W2036595331 sur OpenAlexafffund
David S. Wishart, David Arndt, Allison Pon, Tanvir Sajed, An Chi Guo, Yannick Djoumbou-Feunang, Craig Knox, Michael Wilson, Yongjie Liang, Jason R. Grant, Yifeng Liu, Seyed Ali Goldansaz, Stephen M. Rappaport

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesGenome Canada
Mots-clésExposomeBiologyComputational biologyHuman healthGenomeToxicologyGeneticsGeneEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exposome is defined as the totality of all human environmental exposures from conception to death. It is often regarded as the complement to the genome, with the interaction between the exposome and the genome ultimately determining one's phenotype. The 'toxic exposome' is the complete collection of chronically or acutely toxic compounds to which humans can be exposed. Considerable interest in defining the toxic exposome has been spurred on by the realization that most human injuries, deaths and diseases are directly or indirectly caused by toxic substances found in the air, water, food, home or workplace. The Toxin-Toxin-Target Database (T3DB--www.t3db.ca) is a resource that was specifically designed to capture information about the toxic exposome. Originally released in 2010, the first version of T3DB contained data on nearly 2900 common toxic substances along with detailed information on their chemical properties, descriptions, targets, toxic effects, toxicity thresholds, sequences (for both targets and toxins), mechanisms and references. To more closely align itself with the needs of epidemiologists, toxicologists and exposome scientists, the latest release of T3DB has been substantially upgraded to include many more compounds (>3600), targets (>2000) and gene expression datasets (>15,000 genes). It now includes extensive data on 'normal' toxic compound concentrations in human biofluids as well as detailed chemical taxonomies, informative chemical ontologies and a large number of referential NMR, MS/MS and GC-MS spectra. This manuscript describes the most recent update to the T3DB, which was previously featured in the 2010 NAR Database Issue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,039

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations332
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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