MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2440382391 · doi:10.1385/1-59259-235-x:037

Genomic Mismatch Scanning for the Mapping of Genetic Traits

2003· review· en· W2440382391 sur OpenAlexaff
Farideh Mirzayans, Michael A. Walter

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésBiologyGeneticsGenomeDNA microarrayLocus (genetics)GeneDNARestriction enzymeComputational biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome mismatch scanning (GMS) is a rapid method of isolating regions of identity by descent (IBD) between two related individuals ( 1 – 5 ). With the availability of simple PCR techniques, vast numbers of highly informative genomewide polymorphic markers, and more recently, radiation hybrid mapping, DNA microarrays, and gene chip technology (Research Genetics, AL), GMS is a very practical shortcut to conventional genetic linkage methods. The basic procedure ( Fig. 1 ) involves the restriction enzyme digestion of each of the genomic DNA samples from two related individuals, yielding fragment sizes up to 20 kb, followed by the methylation of one genome. Hybridization of the two genomes (one fully methylated and one fully unmethylated) results in four possible DNA hybrid fragments. Through specific restriction enzyme digestions, the fully methylated and the fully unmethylated homohybrids (both strands from the same individual) are removed. The E. coli mismatch repair enzyme selection facilitates the removal of most of the mismatch-containing heterohybrids ( 6 , 7 ), therefore, DNA fragments from all IBD regions are isolated on the basis of their ability to form extended mismatch-free heterohybrids (double-stranded DNA [dsDNA] molecules consisting of one strand from each of the individuals). These GMS-enriched mismatch-free heterohybrids are likely to include a disease gene locus inherited through a common ancestor. A schematic outline of the GMS process. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumana Press eBooksMême sujetGenomic variations and chromosomal abnormalitiesTravaux en français237 207