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Enregistrement W2769110097 · doi:10.1002/cjs.11342

Statistical challenges in high‐dimensional molecular and genetic epidemiology

2017· article· en· W2769110097 sur OpenAlexaffvenueabout
Shelley B. Bull, Irene L. Andrulis, Andrew D. Paterson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Statistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitGenetic associationMolecular epidemiologyBreast cancerBiologyDiseaseGenome-wide association studyGenetic epidemiologyData scienceComputational biologyEvolutionary biologyMedicineComputer scienceCancerGeneGeneticsPathologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Molecular and genetic association studies conducted in well‐characterized longitudinal cohorts offer a powerful approach to investigate factors influencing disease course or complex trait expression. As measurement technologies continue to develop and evolve, studies based on existing cohorts raise methodological challenges. Five such challenges are illustrated in two long‐term inter‐disciplinary collaborations. In one, molecular genetic prognostic factors in the natural history of node‐negative breast cancer are investigated using a combination of hypothesis‐testing and hypothesis‐generating molecular approaches. In the other, genome‐wide association methods are applied to identify genes for multiple traits in extended follow‐up data from participants of a therapeutic RCT in type 1 diabetes. The Canadian Journal of Statistics 46: 24–40; 2018 © 2017 Statistical Society of Canada

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)0,382
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,653
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3820,653
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0040,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,246 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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