← Retour à la cohorte
Large-Scale Gene-Centric Meta-Analysis across 39 Studies Identifies Type 2 Diabetes Loci
Richa Saxena, Clara C. Elbers, Yiran Guo, Inga Peter, Tom R. Gaunt, Jessica L. Mega, Matthew B. Lanktree, Archana Tare, Berta Almoguera Castillo, Leslie A. Lange, Toby Johnson, Marcel Bruinenberg, Diane Gilbert‐Diamond, Ramakrishnan Rajagopalan, Benjamin F. Voight, Ashok Balasubramanyam, John Barnard, Florianne Bauer, Jens Baumert, Tushar Bhangale, Bernhard Böhm, Peter S. Braund, Paul R. Burton, Hareesh Chandrupatla, Robert Clarke, Rhonda M. Cooper‐DeHoff, Errol D. Crook, Ian N.M. Day, Anthonius de Boer, Mark de Groot, Fotios Drenos, Jane F. Ferguson, Caroline S. Fox, Clement E. Furlong, Quince Gibson, Christian Gieger, L. A. Gilhuijs-Pederson, Joseph Glessner, Anuj Goel, Yan Gong, Struan F.A. Grant, Diederick E. Grobbee, Claire E. Hastie, Steve E. Humphries, Cecilia E. Kim, Mika Kivimäki, Marcus E. Kleber, Christa Meisinger, Meena Kumari, Taimour Langaee, Debbie A. Lawlor, Mingyao Li, Maximilian T. Lobmeyer, Anke H. Maitland‐van der Zee, Matthijs F.L. Meijs, Cliona Molony, David A. Morrow, Gurunathan Murugesan, Solomon K. Musani, Christopher P. Nelson, Stephen Newhouse, Jeffery R. O’Connell, Sandosh Padmanabhan, Jutta Palmen, Carl J. Pepine, Mary Pettinger, Thomas S. Price, Suzanne Rafelt, Jane Ranchalis, Asif Rasheed, Elisabeth A. Rosenthal, Ingo Ruczinski, Sonia Shah, Haiqing Shen, Günther Silbernagel, Erin N. Smith, Annemieke W.M. Spijkerman, Alice Stanton, Michael W. Steffes, Barbara Thorand, Mieke D. Trip, Pim van der Harst, Daphne L. van der A, Erik P.A. van Iperen, Jessica van Setten, Jana V. van Vliet‐Ostaptchouk, Niek Verweij, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Taylor Young, Mohammad Hadi Zafarmand, Joseph M. Zmuda, Michael Boehnke, David Altshuler, Mark I. McCarthy, W.H. Linda Kao, James S. Pankow, Thomas P. Cappola, Peter Sever, Neil R Poulter, Mark J. Caulfield, Anna F. Dominiczak, Denis C. Shields, Deepak L. Bhatt, Li Zhang, Sean Curtis, John Danesh, Juan P. Casas, Yvonne T. van der Schouw, N. Charlotte Onland‐Moret, Pieter A. Doevendans, Gerald W. Dorn, Martin Farrall, Garret A. FitzGerald, Anders Hamsten, Robert A. Hegele, Aroon D. Hingorani, Marten H. Hofker, Gordon S. Huggins, Thomas Illig, Gail P. Jarvik, Julie A. Johnson, Olaf H. Klungel, William C. Knowler, Wolfgang Köenig, Winfried März, James B. Meigs, Olle Melander, Patricia B. Munroe, Braxton D. Mitchell, Daniel J. Rader, Muredach P. Reilly, Stephen S. Rich, Jerome I. Rotter, Danish Saleheen, Nilesh J. Samani, Eric E. Schadt, Alan R. Shuldiner, Roy L. Silverstein, Kandice Kottke‐Marchant, Philippa J. Talmud, Hugh Watkins, Folkert W. Asselbergs, Paul I. W. de Bakker, Jeanne M. McCaffery, Cisca Wijmenga, Marc S. Sabatine, James G. Wilson, Alex P. Reiner, Donald W. Bowden, Håkon Håkonarson, David S. Siscovick, Brendan J. Keating
Notice bibliographique
RevueThe American Journal of Human Genetics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of General Medical SciencesNovartis Institutes for BioMedical ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthBroad InstituteBritish Heart FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustHarvard UniversityMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésGenome-wide association studyGeneticsBiologySingle-nucleotide polymorphismType 2 diabetesGenetic associationMeta-analysisTCF7L2GenotypingPopulationSNPGeneMedicineGenotypeDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 tête enseignante, pas un consensus.
Devis d'étudeMéta-analyse
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
Citations269
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon