Establishing multiple omics baselines for three Southeast Asian populations in the Singapore Integrative Omics Study
Notice bibliographique
Résumé
The Singapore Integrative Omics Study provides valuable insights on establishing population reference measurement in 364 Chinese, Malay, and Indian individuals. These measurements include > 2.5 millions genetic variants, 21,649 transcripts expression, 282 lipid species quantification, and 284 clinical, lifestyle, and dietary variables. This concept paper introduces the depth of the data resource, and investigates the extent of ethnic variation at these omics and non-omics biomarkers. It is evident that there are specific biomarkers in each of these platforms to differentiate between the ethnicities, and intra-population analyses suggest that Chinese and Indians are the most biologically homogeneous and heterogeneous, respectively, of the three groups. Consistent patterns of correlations between lipid species also suggest the possibility of lipid tagging to simplify future lipidomics assays. The Singapore Integrative Omics Study is expected to allow the characterization of intra-omic and inter-omic correlations within and across all three ethnic groups through a systems biology approach.The Singapore Genome Variation projects characterized the genetics of Singapore's Chinese, Malay, and Indian populations. The Singapore Integrative Omics Study introduced here goes further in providing multi-omic measurements in individuals from these populations, including genetic, transcriptome, lipidome, and lifestyle data, and will facilitate the study of common diseases in Asian communities.
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 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».