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Enregistrement W2131759817 · doi:10.1002/humu.20650

Recommendations for locus-specific databases and their curation

2007· article· en· W2131759817 sur OpenAlexaff
Richard G.H. Cotton, Arleen D. Auerbach, J. Beckmann, Olga O. Blumenfeld, Anthony J. Brookes, A. F. Brown, Paola Carrera, D W Cox, B. Gottlieb, Marc S. Greenblatt, Pascale Hilbert, Heikki Lehväslaiho, Ping Liang, Sharon Marsh, Daniel W. Nebert, Sue Povey, Sandro Rossetti, C. R. Scriver, Marshall Summar, Dean R. Tolan, I. C. Verma, Mauno Vihinen, Johan T. den Dunnen

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's HospitalJewish General HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésData curationBiologyLocus (genetics)HumDatabaseGeneticsGene nomenclatureGeneComputational biologyData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expert curation and complete collection of mutations in genes that affect human health is essential for proper genetic healthcare and research. Expert curation is given by the curators of gene-specific mutation databases or locus-specific databases (LSDBs). While there are over 700 such databases, they vary in their content, completeness, time available for curation, and the expertise of the curator. Curation and LSDBs have been discussed, written about, and protocols have been provided for over 10 years, but there have been no formal recommendations for the ideal form of these entities. This work initiates a discussion on this topic to assist future efforts in human genetics. Further discussion is welcome.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,173
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,173
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0190,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,103

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations59
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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