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The Collaborative Cross, a community resource for the genetic analysis of complex traits
Kenneth Paigen, Gary A. Churchill, Molly A. Bogue, Beverly Paigen, Huei-Ju Pan, Karen L. Svenson, David Airey, Hooman Allayee, Joe M. Angel, Alan Attie, J. Thomas Beatty, William D. Beavis, John K. Belknap, Thomas E. Johnson, Beth Bennett, Wade H. Berrettini, André Bleich, Karl W. Broman, Kari J. Buck, Robert Hitzemann, Edward S. Buckler, Margit Burmeister, Jeremy L. Peirce, Robert W. Williams, Jing Gu, Elissa J. Chesler, Lu Lu, James M. Cheverud, Steven J. Clapcote, Guy Mittleman, Doug Matthews, Melloni N. Cook, Roger Cox, John C. Crabbe, Wim E. Crusio, Ariel Darvasi, Christian F. Deschepper, Bastien Llamas, R. W. Doerge, Charles R. Farber, Juan F. Medrano, Jiřı́ Forejt, Daniel P. Gaile, Steven J. Garlow, Hartmut Geiger, Howard K. Gershenfeld, Terry Gordon, Weikuan Gu, Gerald de Haan, Richard S. Nowakowski, Nancy L. Hayes, Craig Heller, Heinz Himmelbauer, Kent W. Hunter, Hui-Chen Hsu, Fuad A. Iraqi, Boris Ivandic, Howard J. Jacob, Ritsert C. Jansen, Karl J. Jepsen, Dabney K. Johnson, Gerd Kempermann, Christina Kendziorski, Malak Kotb, R. Frank Kooy, Frank Lammert, Jean‐Michel Lassalle, Pedro R. Löwenstein, Aldons J. Lusis, Kenneth F. Manly, Ralph Marcucio, Darla R. Miller, Beverly A. Mock, Jeffrey S. Mogil, Xavier Montagutelli, Grant Morahan, D.G. Morris, Richard Mott, William Valdar, Joseph H. Nadeau, Hiroki Nagase, Bruce F. O’Hara, А. В. Осадчук, Nengjun Yi, Grier P. Page, Abraham A. Palmer, Daniel Pomp, Michal Pravenec, Daniel R. Prows, Zhonghua Qi, Roger H. Reeves, John Roder, Glenn D. Rosen, Eric E. Schadt, Leonard C. Schalkwyk, Ze’ev Seltzer, Kazuhiro Shimomura, Siming Shou, Mikko J. Sillanpää, Linda D. Siracusa, Hans-Willem Snoeck, Jimmy L. Spearow, Lisa M. Tarantino, Tim Wiltshire, David W. Threadgill, Fernando Pardo‐Manuel de Villena, Linda A Toth, Craig H. Warden, Steve Whatley, Dabao Zhang, Min Zhang
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensToronto Centre for PhenogenomicsUniversity of TorontoMcGill UniversityMontreal Clinical Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilUniversity of North Carolina at Chapel HillHealth Science Center, University of TennesseeUniversity of California, Los AngelesSchool of Medicine, Emory UniversitySchool of Medicine, New York UniversityNational Institutes of HealthInternational Livestock Research InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismAkademie Věd České RepublikyRijksuniversiteit GroningenNational Cancer InstituteUniversität HeidelbergVanderbilt University Medical CenterCedars-Sinai Medical CenterPurdue UniversityWellcome TrustUniversity of CincinnatiDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los AngelesMedical Center, University of RochesterCase Western Reserve UniversityEmory UniversityNorthwestern UniversityUniversity of RochesterJohns Hopkins UniversityAdvanced Scientific Computing ResearchUniversity of Wisconsin-MadisonCincinnati Children's Hospital Medical CenterUniversity at BuffaloHelsingin YliopistoCollege of Medicine, University of CincinnatiShriners Hospitals for ChildrenMcGill UniversityUniversity of PennsylvaniaHebrew University of JerusalemUniversity of TorontoYale UniversityVanderbilt UniversityUniversity of MemphisThomas Jefferson University
Mots-clésBiologyTraitComplex diseaseResource (disambiguation)Computational biologyGenetic resourcesQuantitative trait locusGeneGeneticsData scienceBiotechnologyComputer science
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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,013 |
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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Citations1 193
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentnon