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Integrated genomic analyses of ovarian carcinoma
Debra Bell, Andrew Berchuck, Michael J. Birrer, Marcin Imieliński, Jeremy Chien, D. W. Cramer, Narciso Olvera, Fanny Dao, Rajiv Dhir, Philip J. DiSaia, Hani Gabra, Karen Smith‐McCune, Pat Glenn, A. K. Godwin, Sandra Oršulić, Beth Y. Karlan, Jenny Gross, L Hartmann, Mei Huang, David G. Huntsman, Steve E. Kalloger, Brenda Rabeno, Mary Iacocca, G.B. Mills, Kay J. Park, Nicholas J. Petrelli, Janet S. Rader, Branimir I. Šikić, Anil K. Sood, David D.L. Bowtell, Scott Morris, Peggy Yena, Michael J Hatfield, Joseph Paulauskis, Troy Shelton, Robert Penny, Paul Rhodes, Mark E. Sherman, Donata Grimm, Sherri Z. Millis, Joseph R. Testa, David A. Wheeler, Lora Lewis, Jennifer Drummond, Irene Newsham, M. B. Morgan, Jireh Santibanez, C. Kovar, Huyen Dinh, Kuo-Ching Chang, Lisa R. Treviño, Richard A. Gibbs, Preethi H. Gunaratne, Gerald Fowler, M. Wang, Alicia Hawes, Donna M. Muzny, J. G. Reid, Matthew Meyerson, Andrey Sivachenko, Alex H. Ramos, R. W. Park, S. L. Carter, Robert C. Onofrio, Gordon Saksena, Eric S. Lander, Andrew Crenshaw, Kristin Ardlie, Gaddy Getz, Huy Nguyen, Michael S. Lawrence, Douglas Voet, Sumeet Gupta, Rui Jing, Mike Noble, Diana Hubbard, Kristian Cibulskis, Carrie Sougnez, Wendy Winckler, Jennifer Baldwin, Jennifer Wilkinson, Theodora Bloom, Tim Fennell, Stacey Gabriel, Kim D. Delehaunty, Catrina C. Fronick, James M. Eldred, David J. Dooling, Christopher Harris, John W. Wallis, Vincent Magrini, Q. Zhang, Ryan Abbott, Michael D. McLellan, Ryan Demeter, Heather K. Schmidt, Dejun Shen, Elaine R. Mardis, John R. Walker, S. M. Smith, Joelle Kalicki, Rebecca K. Wilson, Liwei Lin, Lisa L. Cook, Daniel C. Koboldt, James S. Hodges, Lucinda Fulton, William Schierding, George M. Weinstock, Craig Pohl, Nathan D. Dees, Cyriac Kandoth, Fabio Vandin, Benjamin J. Raphael, Hangchao Zhang, Ilana Perna, Chang‐Jiun Wu, Lawrence S. Chin, Sachet A. Shukla, Alex Protopopov, Yuanyuan Xiao, Gang Ren, Y. Liu, T. M. Kim, Peter J. Park, Eunjung Lee, Narayanan Sathiamoorthy, Raju Kucherlapati, Lindsay L. Waite, Devin Absher, Rae Myers, Gavin Sherlock, James D. Brooks, Jin Xu, J. Z. Li, Daniel J. Weisenberger, David Van Den Berg, Timothy J. Triche, Peter W. Laird, H. Shen, Houtan Noushmehr, Jermya Buckley, Benjamin P. Berman, Fei Pan, Leslie Cope, James G. Herman, Stephen B. Baylin, John G. Conboy, Paul T. Spellman, Bahram Parvin, Raymond J. Cho, Lakshmi R. Jakkula, Junwei Han, Steffen Durinck, Zhiyuan Hu, Helen Marr, Nihan Wang, James E. Korkola, Shannon Dorton, Laura M. Heiser, Heidi S. Feiler, Joe W. Gray, Elizabeth Purdom, Henrik Bengtsson, John Ngai, Yeseo Choi, Vanessa Wang, Barry S. Taylor, Wan Chang, Nick Socci, Nikolaus Schultz, Ethan Cerami, Giovanni Ciriello, Yevgeniy Antipin, Boris Reva, Robert E. Sheridan, Yupu Liang, Alex Lash, Chris Sander, Parminder K. Mankoo, Marc Ladanyi, Laetitia Borsu, Cameron Brennan, Agnès Viale, Katherine A. Hoadley, Saianand Balu, Y. Du
Notice bibliographique
RevueNature · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésOvarian cancerBiologymicroRNADNA methylationExonGeneCancer researchSerous fluidOvarian carcinomaEpigeneticsSomatic cellMethylationCancerGeneticsGene expression
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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.
Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,280 · 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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations8 157
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui