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Enregistrement W2753503347 · doi:10.1038/s41537-017-0028-2

Schizophrenia genetics in the genome-wide era: a review of Japanese studies

2017· review· en· W2753503347 sur OpenAlexaff
Tetsufumi Kanazawa, Chad Bousman, Chenxing Liu, Ian Everall

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Health and Medical Research CouncilFujita Health University
Mots-clésBiologyGenome-wide association studySchizophrenia (object-oriented programming)GenomeGeneticsGenomicsGenetic associationPsychiatric geneticsPopulation geneticsPopulationComputational biologyGenePsychologyMedicinePsychiatrySingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of the genome-wide association study transformed schizophrenia genetics research and has promoted a genome-wide mindset that has stimulated the development of genomic technology, enabling departures from the traditional candidate gene approach. As result, we have witnessed a decade of major discoveries in schizophrenia genetics and the development of genome-wide approaches to the study of copy number variants. These genomic technologies have primarily been applied in populations of European descent. However, more recently both genome-wide association study and copy number variant studies in Asian populations have begun to emerge. In this invited review, we provide concise summaries of the schizophrenia genome-wide association study and copy number variant literature with specific focus on studies conducted in the Japanese population. When applicable, we compare findings observed in the Japanese population with those found in other populations. We conclude with recommendations for future research in schizophrenia genetics, relevant to Japan and beyond.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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