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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 OpenAlexaff
Heike Bickeböller, Julia N. Bailey, Joseph Beyene, Rita M. Cantor, Heather J. Cordell, Robert Culverhouse, Corinne D. Engelman, David W. Fardo, Saurabh Ghosh, Inke R. König, Justo Lorenzo Bermejo, Phillip E. Melton, Stephanie A. Santorico, Glen A. Satten, Lei Sun, Nathan Tintle, Andreas Ziegler, Jean W. MacCluer, Laura Almasy

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.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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

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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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