Toward a Checklist for Exchange and Interpretation of Data from a Toxicology Study
Notice bibliographique
Résumé
Data from toxicology and toxicogenomics studies are valuable, and can be combined for meta-analysis using public data repositories such as Chemical Effects in Biological Systems Knowledgebase, ArrayExpress, and Gene Expression Omnibus. In order to fully utilize the data for secondary analysis, it is necessary to have a description of the study and good annotation of the accompanying data. This study annotation permits sophisticated cross-study comparison and analysis, and allows data from comparable subjects to be identified and fully understood. The Minimal Information About a Microarray Experiment Standard was proposed to permit deposition and sharing of microarray data. We propose the first step toward an analogous standard for a toxicogenomics/toxicology study, by describing a checklist of information that best practices would suggest be included with the study data. When the information in this checklist is deposited together with the study data, the checklist information helps the public explore the study data in context of time, or identify data from similarly treated subjects, and also explore/identify potential sources of experimental variability. The proposed checklist summarizes useful information to include when sharing study data for publication, deposition into a database, or electronic exchange with collaborators. It is not a description of how to carry out an experiment, but a definition of how to describe an experiment. It is anticipated that once a toxicology checklist is accepted and put into use, then toxicology databases can be configured to require and output these fields, making it straightforward to annotate data for interpretation by others.
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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 | 0,402 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,028 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».