MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157224084 · doi:10.1002/humu.20972

Planning the Human Variome Project: The Spain report

2009· article· en· W2157224084 sur OpenAlexaff
Jim Kaput, Richard G.H. Cotton, L Hardman, Michael S. Watson, Aida I. Al Aqeel, Jumana Y. Al‐Aama, Fahd Al‐Mulla, Santos Alonso, Stefan Aretz, Arleen D. Auerbach, Bharati Bapat, Inge Bernstein, Jong Bhak, Stacey Bléoo, Helmut Blöcker, Steven E. Brenner, John Burn, Mariona Bustamante, Rita Calzone, Anne Cambon‐Thomsen, Michele Cargill, Paola Carrera, Lawrence Cavedon, Yoon Shin Cho, Yeun‐Jun Chung, Mireille Claustres, Garry R. Cutting, Raymond Dalgleish, Johan T. den Dunnen, Steven F. Dobrowolski, Rosário Santos, Rosemary Ekong, Simon B. Flanagan, Paul Flicek, Yoichi Furukawa, Maurizio Genuardi, Ho Ghang, М. В. Голубенко, Marc S. Greenblatt, Ada Hamosh, John M. Hancock, Ross C. Hardison, Terence Harrison, Robert Hoffmann, Rania Horaitis, Heather J. Howard, Carol Isaacson Barash, Neskuts Izagirre, Jongsun Jung, Toshio Kojima, Sandrine Laradi, Yeon-Su Lee, Jong‐Young Lee, Vera Lúcia Gil‐da‐Silva‐Lopes, Finlay Macrae, Donna Maglott, Makia J. Marafie, Steven G. E. Marsh, Yoichi Matsubara, Ludwine M. Messiaen, Gabriela Möslein, Mihai G. Netea, Melissa Norton, Peter J. Oefner, William S. Oetting, James O’Leary, Ana María Oller Ramírez, Mark H. Paalman, Jillian S. Parboosingh, George P. Patrinos, Giuditta Perozzi, Ian Phillips, Sue Povey, S Prasad, Ming Qi, David J. Quin, Raj Ramesar, C. Sue Richards, D. Scheible, Rodney J. Scott, Daniela Seminara, Elizabeth A. Shephard, Rolf H. Sijmons, Tim D. Smith, María-Jesús Sobrido, Toshihiro Tanaka, Sean V. Tavtigian, Graham R. Taylor, Jon W. Teague, Thoralf Töpel, Mollie Ullman-Culleré, Joji Utsunomiya, Henk J. van Kranen, Mauno Vihinen, Elizabeth Webb, Thomas K. Weber, Meredith Yeager, Young Il Yeom, Seon-Hee Yim, Hyang‐Sook Yoo

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaArtificial Intelligence in Medicine (Canada)University of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Human Genome Research InstituteEuropean Commission
Mots-clésInternational HapMap ProjectBiologyHuman genetic variationHuman genome1000 Genomes ProjectHuman geneticsGenomicsPopulationHuman diseaseComputational biologyData scienceGenomeGeneticsGenotypeComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remarkable progress in characterizing the human genome sequence, exemplified by the Human Genome Project and the HapMap Consortium, has led to the perception that knowledge and the tools (e.g., microarrays) are sufficient for many if not most biomedical research efforts. A large amount of data from diverse studies proves this perception inaccurate at best, and at worst, an impediment for further efforts to characterize the variation in the human genome. Because variation in genotype and environment are the fundamental basis to understand phenotypic variability and heritability at the population level, identifying the range of human genetic variation is crucial to the development of personalized nutrition and medicine. The Human Variome Project (HVP; http://www.humanvariomeproject.org/) was proposed initially to systematically collect mutations that cause human disease and create a cyber infrastructure to link locus specific databases (LSDB). We report here the discussions and recommendations from the 2008 HVP planning meeting held in San Feliu de Guixols, Spain, in May 2008.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman MutationMême sujetNutrition, Genetics, and DiseaseTravaux en français237 207