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Enregistrement W2398841788 · doi:10.1016/j.ajhg.2016.04.008

Loss-of-Function Mutations in FRRS1L Lead to an Epileptic-Dyskinetic Encephalopathy

2016· article· en· W2398841788 sur OpenAlexaff
Marianna Madeo, Michelle Stewart, Yuyang Sun, Nadia Sahir, Sarah Wiethoff, Indra Chandrasekar, Anna Yarrow, Jill A. Rosenfeld, Yaping Yang, Dawn Cordeiro, Elizabeth M. McCormick, Colleen Muraresku, Tyler Jepperson, Lauren McBeth, Mohammed Zain Seidahmed, Heba Y. El Khashab, Muddathir H. Hamad, Hamid Azzedine, Karl J. Clark, Silvia Corrochano, Sara Wells, Mariet W. Elting, Marjan M. Weiss, Sabrina C. Burn, Angela Myers, Megan Landsverk, Patricia L. Crotwell, Quinten Waisfisz, Nicole I. Wolf, Patrick M. Nolan, Sergio Padilla‐Lopez, Henry Houlden, Richard P. Lifton, Shrikant Mane, Brij B. Singh, Marni J. Falk, Saadet Mercimek‐Mahmutoglu, Kaya Bilgüvar, Mustafa A. Salih, Abraham Acevedo‐Arozena, Michael C. Kruer

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SDoris Duke Charitable FoundationKing Saud UniversityNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Department of Defense
Mots-clésGlutamatergicAMPA receptorEpilepsyNeuroscienceChoreoathetosisNeurotransmissionGlutamate receptorMovement disordersExcitatory postsynaptic potentialMedicineLoss functionBiologyDiseaseReceptorGeneticsDystoniaInternal medicineInhibitory postsynaptic potentialGenePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
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 enseignants

Ni 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 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

Citations53
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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