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The genomic landscape of balanced cytogenetic abnormalities associated with human congenital anomalies
Claire Redin, Harrison Brand, Ryan L. Collins, Tammy Kammin, Elyse Mitchell, Jennelle C. Hodge, Carrie Hanscom, Vamsee Pillalamarri, Catarina M. Seabra, Mary‐Alice Abbott, Omar Abdul‐Rahman, Erika Aberg, Rhett Adley, Sofía Lizeth Alcaráz‐Estrada, Fowzan S. Alkuraya, Yu An, MaryAnne Anderson, Caroline Antolik, Kwame Anyane‐Yeboa, Joan Atkin, Tina M. Bartell, Jonathan A. Bernstein, Elizabeth Beyer, Ian Blumenthal, Ernie M.H.F. Bongers, Eva H. Brilstra, Chester Brown, Hennie T. Brüggenwirth, Bert Callewaert, Colby Chiang, Ken Corning, Helen Cox, Edwin Cuppen, Benjamin Currall, Tom Cushing, D. David, Matthew A. Deardorff, Annelies Dheedene, Marc D’Hooghe, Bert B.A. de Vries, Dawn Earl, Heather Ferguson, Heather Fisher, David Fitzpatrick, Pamela Gerrol, Daniela Giachino, Joseph Glessner, Troy J. Gliem, Margo Grady, Brett H. Graham, Cristin Griffis, Karen W. Gripp, Andrea Gropman, Andrea Hanson‐Kahn, David J. Harris, Mark A. Hayden, R. Sean Hill, Ron Hochstenbach, Jodi D. Hoffman, Robert J. Hopkin, Monika Weisz Hubshman, A. Micheil Innes, Mira Irons, Melita Irving, Jessie C. Jacobsen, Sandra Janssens, Tamison Jewett, John P. Johnson, Marjolijn C.J. Jongmans, Stephen G. Kahler, David A. Koolen, Jerome Korzelius, Peter M. Kroisel, Yves Lacassie, William Lawless, Emmanuelle Lemyre, Kathleen A. Leppig, Alex V. Levin, Haibo Li, Hong Li, Eric C. Liao, Cynthia Lim, Edward J. Lose, Diane Lucente, Michael J. Macera, Poornima Manavalan, Giorgia Mandrile, Carlo Marcelis, Lauren Margolin, Tamara Mason, Diane Masser‐Frye, Michael McClellan, Cinthya J. Zepeda Mendoza, Björn Menten, Sjors Middelkamp, Liya Regina Mikami, Emily Moe, Shehla Mohammed, Tarja Mononen, Megan Mortenson, Graciela Moya, Aggie Nieuwint, Zehra Ordulu, Sandhya Parkash, Susan P. Pauker, Shahrin Pereira, Danielle Perrin, Katy Phelan, Raul E Piña Aguilar, Pino J. Poddighe, Giulia Pregno, Salmo Raskin, Linda M. Reis, William J. Rhead, Debra Rita, Ivo Renkens, Filip Roelens, Jayla Ruliera, Patrick Rump, Samantha L.P. Schilit, Ranad Shaheen, Rebecca Sparkes, Erica Spiegel, Blair Stevens, Matthew R. Stone, Julia Tagoe, Joseph V. Thakuria, Bregje W.M. van Bon, Jiddeke van de Kamp, Ineke van der Burgt, Ton van Essen, Conny M.A. van Ravenswaaij‐Arts, Markus J. van Roosmalen, Sarah Vergult, Catharina M.L. Volker‐Touw, Dorothy Warburton, Matthew J. Waterman, Susan Wiley, Anna E. Wilson, Maria de la Concepcion A Yerena-de Vega, Roberto T. Zori, Brynn Levy, Han G. Brunner, Nicole de Leeuw, Wigard P. Kloosterman, Erik C. Thorland, Cynthia C. Morton, James F. Gusella, Michael E. Talkowski
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensAlberta Health ServicesCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalUniversity of CalgaryDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthPhilippe FoundationFonds Wetenschappelijk OnderzoekGovernment of Jiangsu ProvinceVlaamse regeringMinistry of Education, IndiaNational Institutes of HealthSuzhou Key Medical CenterEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentEuropean CommissionRoyal Society Te ApārangiFundação para a Ciência e a TecnologiaMarch of Dimes FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBiologyBreakpointGeneticsKaryotypePhenotypeCopy-number variationGenomeChromosomeComputational biologyGeneHuman genomeLocus (genetics)MEF2CMedical geneticsGene expression
Résumé
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 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.
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations354
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon