Notice bibliographique
Résumé
Introduction The neologism “omics” encompasses several new disciplines, such as genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, and epigenomics, associated with the molecular analysis of biological events (Figure 25.1). Recently, a combination of whole genome sequencing; to RNA sequencing; and to proteomic, metabolomic, and autoantibody profiling has been realized from an individual to obtain an “integrative personal omics profile” (iPOP) [1]. This individual profile offers the perspective of a personal medicine and predicts future health and disease possibilities. For fertility comprehension, omics offers all the tools required for an in-depth study of the different steps required for a successful reproductive process. Since about 15% of couples have fertility problems, omics offers also diagnostic possibilities for assisted reproduction. For example, follicular cells (as well as cumulus cells) transcriptomes can help to predict which oocyte has the best potential to develop into an embryo or to determine the embryo(s) most likely to result in a pregnancy. Omics include all high-throughput techniques of every cellular metabolic component. At the DNA level, genomics refers to whole genome sequencing, DNA polymorphisms (such as single-nucleotide polymorphism [SNP]) or sequence variation (such as insertion, deletion, duplication, and copy number variants), etc. For RNA, transcriptomics studies the transcribed genome including mainly messenger RNA (mRNA) but also the ribosomal RNA (rRNA), transfer RNA (tRNA), and other non-coding RNA. When mRNAs have been translated, proteomics studies proteins, especially their structures and functions. Metabolomics involves the study of cellular activities with small-molecule metabolites profiles. Finally, epigenetics refers to the comprehension of different events (such as DNA methylation and histone modification) which influence gene expression without altering the DNA sequence. Taken together, integration of all these omics fields in a systems biology perspective is the ultimate research goal in order to give the complete picture of a cell. However, achieving this concept remains a big challenge.
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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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».