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Enregistrement W2671308999 · doi:10.1038/ncomms15475

Prevalence of sexual dimorphism in mammalian phenotypic traits

2017· article· en· W2671308999 sur OpenAlexaff
Natasha A. Karp, Jeremy Mason, Arthur L. Beaudet, Yoav Benjamini, Lynette Bower, Steve D. M. Brown, Elissa J. Chesler, Mary E. Dickinson, Ann M. Flenniken, Helmut Fuchs, Martin Hrabě de Angelis, Xiang Gao, Shiying Guo, Simon Greenaway, Ruth Heller, Yann Hérault, Monica J. Justice, Natalja Kurbatova, Christopher J. Lelliott, K. C. Kent Lloyd, Ann‐Marie Mallon, Judith E. Mank, Hiroshi Masuya, Colin McKerlie, Terrence F. Meehan, Richard Mott, Stephen A. Murray, Helen Parkinson, Ramiro Ramírez‐Solis, Luís Santos, John R. Seavitt, Damian Smedley, Tania Sorg, Anneliese O. Speak, Karen P. Steel, Karen L. Svenson, Yuichi Obata, Tomohiro Suzuki, Masaru Tamura, Hideki Kaneda, Tamio Furuse, Kimio Kobayashi, Ikuo Miura, Ikuko Yamada, Nobuhiko Tanaka, Atsushi Yoshiki, Shinya Ayabe, David Clary, Heather Tolentino, Michael Schuchbauer, Todd Tolentino, J Aprile, Sheryl Pedroia, Lois Kelsey, Igor Vukobradovic, Zorana Berberovic, Celeste Owen, Dawei Qu, Ruolin Guo, Susan Newbigging, Lily Morikawa, Napoleon Law, Xueyuan Shang, Patricia Feugas, Yanchun Wang, Mohammad Eskandarian, Yingchun Zhu, Lauryl M. J. Nutter, Patricia Penton, Valerie Laurin, Shannon Clarke, Qing Lan, Khondoker Sohel, D. Craig Miller, Greg Clark, Jane Hunter, Jorge Cabezas, Mohammed Bubshait, Tracy Carroll, Sandra Tondat, S. MacMaster, Monica Pereira, Marina Gertsenstein, Ozge Danisment, Elsa Jacob, Amie Creighton, Gillian Sleep, James D. Clark, Lydia Teboul, Martin Fray, Adam Caulder, Jorik Loeffler, Gemma Codner, James Cleak, Sara Johnson, Zsombor Szoke-Kovacs, Adam Radage, Marina Maritati, Joffrey Mianné, Wendy Gardiner, Susan Allen, Heather Cater, Michelle Stewart, Piia Keskivali-Bond, Caroline Sinclair, Ellen Brown, Brendan Doe, Hannah Wardle‐Jones, Evelyn Grau, Nicola Griggs, Mike Woods, Mark Griffiths, Christian Kipp, David Melvin, Navis Pretheeba Raj, S. Holroyd, David J. Gannon, Rafael Alcántara, Antonella Galli, Yvette Hooks, Catherine Tudor, Angela L. Green, Fiona Kussy, Elizabeth Tuck, Emma Siragher, Simon A. Maguire, David Lafont, Valerie E. Vancollie, Selina Pearson, Amy S. Gates, Mark Sanderson, Carl Shannon, Lauren F. E. Anthony, Maksymilian T. Sumowski, Robbie S. B. McLaren, Agnieszka Świątkowska, Christopher Isherwood, Emma L. Cambridge, Heather Wilson, Susana Caetano, Cecilia Mazzeo, Monika Dabrowska, Charlotte Lillistone, Jeanne Estabel, Anna Karin B. Maguire, Laura-Anne Roberson, Guillaume Pavlovic, Marie‐Christine Birling, Wattenhofer-Donze Marie, Sylvie Jacquot, Abdel Ayadi, Dalila Ali-Hadji, Philippe Charles, Philippe André, Elise Le Marchand, Amal El Amri, Laurent Vasseur, Juan Antonio Aguilar‐Pimentel, Lore Becker, Irina Treise, Kristin Moreth, Tobias Stoeger, Oana V. Amarie, Frauke Neff, Wolfgang Wurst, Raffi Bekeredjian, Markus Ollert, Thomas Klopstock, Julia Calzada‐Wack, Susan Marschall, Robert Brommage, Ralph Steinkamp, Christoph Lengger, Manuela A. Östereicher, Holger Maier, Claudia Stoeger, Stefanie Leuchtenberger, Ali Önder Yildrim, Lillian Garrett, Sabine M. Hölter, Annemarie Zimprich, Claudia Seisenberger, Antje Bürger, Jochen Graw, Oliver Eickelberg, Andreas Zimmer, Eckhard Wolf, Dirk H. Busch, Martin Klingenspor, Carsten B. Schmidt‐Weber, Valérie Gailus‐Durner, Johannes Beckers, Birgit Rathkolb, Jan Rozman, Shigeharu Wakana, Sara Wells, Henrik Westerberg, Shay Yaacoby, Jacqueline K. White

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenToronto Centre for Phenogenomics
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of Health
Mots-clésSexual dimorphismPhenotypeBiologyMutantWild typeGeneticsSex characteristicsEvolutionary biologyGeneZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of sex in biomedical studies has often been overlooked, despite evidence of sexually dimorphic effects in some biological studies. Here, we used high-throughput phenotype data from 14,250 wildtype and 40,192 mutant mice (representing 2,186 knockout lines), analysed for up to 234 traits, and found a large proportion of mammalian traits both in wildtype and mutants are influenced by sex. This result has implications for interpreting disease phenotypes in animal models and humans.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations272
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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