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Enregistrement W2137777820 · doi:10.1186/1753-6561-8-s1-s1

Genetic Analysis Workshop 18: Methods and strategies for analyzing human sequence and phenotype data in members of extended pedigrees

2014· article· en· W2137777820 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteGoddard Space Flight CenterNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésPedigree chartImputation (statistics)GenotypingWhole genome sequencingData scienceSequence (biology)Computational biology1000 Genomes ProjectData miningGeneticsBioinformaticsGenomeGenotypeComputer scienceMissing dataBiologyMachine learningGeneSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic Analysis Workshop 18 provided a platform for developing and evaluating statistical methods to analyze whole-genome sequence data from a pedigree-based sample. In this article we present an overview of the data sets and the contributions that analyzed these data. The family data, donated by the Type 2 Diabetes Genetic Exploration by Next-Generation Sequencing in Ethnic Samples Consortium, included sequence-level genotypes based on sequencing and imputation, genome-wide association genotypes from prior genotyping arrays, and phenotypes from longitudinal assessments. The contributions from individual research groups were extensively discussed before, during, and after the workshop in theme-based discussion groups before being submitted for publication.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,321 · 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