Systematic documentation and analysis of human genetic variation in hemoglobinopathies using the microattribution approach
Notice bibliographique
Résumé
George Patrinos and colleagues report the first implementation of the microattribution approach to systematically document genetic variation associated with a disease, applied here to hemoglobinopathies and thalassemias. They developed a series of connected locus-specific databases that document genotype and phenotype information for genetic variation in 37 globin and erythroid protein genes in individuals with globin disorders, with reciprocal attribution to data contributors. We developed a series of interrelated locus-specific databases to store all published and unpublished genetic variation related to hemoglobinopathies and thalassemia and implemented microattribution to encourage submission of unpublished observations of genetic variation to these public repositories. A total of 1,941 unique genetic variants in 37 genes, encoding globins and other erythroid proteins, are currently documented in these databases, with reciprocal attribution of microcitations to data contributors. Our project provides the first example of implementing microattribution to incentivise submission of all known genetic variation in a defined system. It has demonstrably increased the reporting of human variants, leading to a comprehensive online resource for systematically describing human genetic variation in the globin genes and other genes contributing to hemoglobinopathies and thalassemias. The principles established here will serve as a model for other systems and for the analysis of other common and/or complex human genetic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».