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Genome-wide association study identifies loci influencing concentrations of liver enzymes in plasma
John C. Chambers, Weihua Zhang, Joban Sehmi, Man Li, Mark N. Wass, Pim van der Harst, Hilma Hólm, Serena Sanna, Maryam Kavousi, Sebastian E. Baumeister, Lachlan Coin, Guohong Deng, Christian Gieger, Nancy L. Heard‐Costa, Jouke‐Jan Hottenga, Brigitte Kühnel, Vinod Kumar, Vasiliki Lagou, Liming Liang, Jian'an Luan, Pedro Marques‐Vidal, Irene Mateo Leach, Paul F. O’Reilly, John F. Peden, Nilüfer Rahmioğlu, Pasi Soininen, Elizabeth K. Speliotes, Xin Yuan, Guðmar Þorleifsson, Behrooz Z. Alizadeh, Larry D. Atwood, Ingrid B. Borecki, Pimphen Charoen, Francesco Cucca, Debashish Das, Eco J. C. de Geus, Anna Dixon, Angela Döring, Georg Ehret, Guðmundur I. Eyjólfsson, Martin Farrall, Nita G. Forouhi, Nele Friedrich, Wolfram Goessling, Daníel F. Guðbjartsson, Tamara B. Harris, Anna‐Liisa Hartikainen, Simon Heath, Gideon M. Hirschfield, Albert Hofman, Georg Homuth, Elina Hyppönen, Harry L.A. Janssen, Toby Johnson, Antti J. Kangas, Ido P. Kema, Jens‐Peter Kühn, Sandra Lai, Mark Lathrop, Markus M. Lerch, Yun Li, T. Jake Liang, Jing‐Ping Lin, Ruth J. F. Loos, Nicholas G. Martin, Miriam F. Moffatt, Grant W. Montgomery, Patricia B. Munroe, Yusuke Nakamura, Christopher J. O’Donnell, Isleifur Olafsson, Brenda W.J.H. Penninx, Anneli Pouta, Bram P. Prins, Inga Prokopenko, Ralf Puls, Aimo Ruokonen, Markku J. Savolainen, David Schlessinger, Jeoffrey Schouten, Udo Seedorf, Srijita Sen‐Chowdhry, Katherine A. Siminovitch, Johannes H. Smit, Timothy D Spector, Wenting Tan, Tanya M. Teslovich, Taru Tukiainen, André G. Uitterlinden, Melanie M. van der Klauw, Ramachandran S. Vasan, Chris Wallace, Henri Wallaschofski, H‐Erich Wichmann, Gonneke Willemsen, Peter Würtz, Chun Xu, Laura M. Yerges‐Armstrong, Gonçalo R. Abecasis, Kourosh R. Ahmadi, Mark J. Caulfield, William Cookson, Cornelia M. van Duijn, Philippe Froguel, Koichi Matsuda, Mark I. McCarthy, Christa Meisinger, Vincent Mooser, Kirsi H. Pietiläinen, Günter Schumann, Harold Snieder, Michael J.E. Sternberg, Ronald P. Stolk, Howard C. Thomas, Unnur Þorsteinsdóttir, Manuela Uda, Gérard Waeber, Nicholas J. Wareham, Dawn Waterworth, Hugh Watkins, John B. Whitfield, Jacqueline C.M. Witteman, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Caroline S. Fox, Mika Ala‐Korpela, Kāri Stefánsson, Péter Vollenweider, Henry Völzke, Eric E. Schadt, James Scott, Marjo‐Riitta Järvelin, Paul Elliott, Jaspal S. Kooner
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBiocenter, University of OuluHelmholtz Zentrum MünchenJenny ja Antti Wihurin RahastoMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNovo Nordisk FondenInstrumentariumin TiedesäätiöUniversitair Medisch Centrum GroningenVetenskapsrådetNational Institute of Mental HealthStockholms Läns LandstingKarolinska InstitutetNovo NordiskHjärt-LungfondenBiomedicum Helsinki-säätiöDiabetes FondsRijksuniversiteit GroningenOulun YliopistoTorsten Söderbergs StiftelseSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Science FoundationSchool of Medicine, Boston UniversityEuropean CommissionBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationCancer Research UKImperial College Healthcare NHS TrustWellcome TrustErasmus Medisch CentrumDirectorate for Biological SciencesImperial College LondonGlaxoSmithKlineNational Science FoundationKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNierstichtingYrjö Jahnssonin SäätiöAstraZeneca
Mots-clésBiologyCandidate geneGenome-wide association studyGeneticsGeneGenetic associationKEGGSingle-nucleotide polymorphismTranscriptomeGene expressionGenotype
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations595
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon