Stroke Genetics Network (SiGN) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Meta-analyses of extant genome-wide data illustrate the need to focus on subtypes of ischemic stroke for gene discovery. The National Institute of Neurological Disorders and Stroke SiGN (Stroke Genetics Network) contributes substantially to meta-analyses that focus on specific subtypes of stroke. METHODS: The National Institute of Neurological Disorders and Stroke SiGN includes ischemic stroke cases from 24 genetic research centers: 13 from the United States and 11 from Europe. Investigators harmonize ischemic stroke phenotyping using the Web-based causative classification of stroke system, with data entered by trained and certified adjudicators at participating genetic research centers. Through the Center for Inherited Diseases Research, the Network plans to genotype 10,296 carefully phenotyped stroke cases using genome-wide single nucleotide polymorphism arrays and adds to these another 4253 previously genotyped cases, for a total of 14,549 cases. To maximize power for subtype analyses, the study allocates genotyping resources almost exclusively to cases. Publicly available studies provide most of the control genotypes. Center for Inherited Diseases Research-generated genotypes and corresponding phenotypes will be shared with the scientific community through the US National Center for Biotechnology Information database of Genotypes and Phenotypes, and brain MRI studies will be centrally archived. CONCLUSIONS: The Stroke Genetics Network, with its emphasis on careful and standardized phenotyping of ischemic stroke and stroke subtypes, provides an unprecedented opportunity to uncover genetic determinants of ischemic stroke.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».