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Enregistrement W2341203767 · doi:10.1093/bib/bbv075

Collaborative science in the next-generation sequencing era: a viewpoint on how to combine exome sequencing data across sites to identify novel disease susceptibility genes

2015· article· en· W2341203767 sur OpenAlexaff
Steven N. Hart, Kara N. Maxwell, Tinu Thomas, Vignesh Ravichandran, Bradley Wubberhorst, Robert J. Klein, Kasmintan A. Schrader, Csilla I. Szabo, Jeffrey N. Weitzel, Susan L. Neuhausen, Katherine L. Nathanson, Kenneth Offit, Fergus J. Couch, Joseph Vijai

Notice bibliographique

RevueBriefings in Bioinformatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterNIH Office of the DirectorU.S. Department of Defense
Mots-clésExome sequencingDNA sequencingExomeComputational biologyBiologyGeneticsData scienceGeneComputer scienceMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to inform readers about technical challenges that we encountered when assembling exome sequencing data from the 'Simplifying Complex Exomes' (SIMPLEXO) consortium-whose mandate is the discovery of novel genes predisposing to breast and ovarian cancers. Our motivation is to share these obstacles-and our solutions to them-as a means of communicating important technical details that should be discussed early in projects involving massively parallel sequencing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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