Changing genetic paradigms: creating next-generation genetic databases as tools to understand the emerging complexities of genotype/phenotype relationships
Notice bibliographique
Résumé
Understanding genotype/phenotype relationships has become more complicated as increasing amounts of inter- and intra-tissue genetic heterogeneity have been revealed through next-generation sequencing and evidence showing that factors such as epigenetic modifications, non-coding RNAs and RNA editing can play an important role in determining phenotype. Such findings have challenged a number of classic genetic assumptions including (i) analysis of genomic sequence obtained from blood is an accurate reflection of the genotype responsible for phenotype expression in an individual; (ii) that significant genetic alterations will be found only in diseased individuals, in germline tissues in inherited diseases, or in specific diseased tissues in somatic diseases such as cancer; and (iii) that mutation rates in putative disease-associated genes solely determine disease phenotypes. With the breakdown of our traditional understanding of genotype to phenotype relationships, it is becoming increasingly apparent that new analytical tools will be required to determine the relationship between genotype and phenotypic expression. To this end, we are proposing that next-generation genetic database (NGDB) platforms be created that include new bioinformatics tools based on algorithms that can evaluate genetic heterogeneity, as well as powerful systems biology analysis tools to actively process and evaluate the vast amounts of both genomic and genomic-modifying information required to reveal the true relationships between genotype and phenotype.
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 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 | 0,026 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».