Text‐based phenotypic profiles incorporating biochemical phenotypes of inborn errors of metabolism improve phenomics‐based diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Phenomics is the comprehensive study of phenotypes at every level of biology: from metabolites to organisms. With high throughput technologies increasing the scope of biological discoveries, the field of phenomics has been developing rapid and precise methods to collect, catalog, and analyze phenotypes. Such methods have allowed phenotypic data to be widely used in medical applications, from assisting clinical diagnoses to prioritizing genomic diagnoses. To channel the benefits of phenomics into the field of inborn errors of metabolism (IEM), we have recently launched IEMbase, an expert-curated knowledgebase of IEM and their disease-characterizing phenotypes. While our efforts with IEMbase have realized benefits, taking full advantage of phenomics requires a comprehensive curation of IEM phenotypes in core phenomics projects, which is dependent upon contributions from the IEM clinical and research community. Here, we assess the inclusion of IEM biochemical phenotypes in a core phenomics project, the Human Phenotype Ontology. We then demonstrate the utility of biochemical phenotypes using a text-based phenomics method to predict gene-disease relationships, showing that the prediction of IEM genes is significantly better using biochemical rather than clinical profiles. The findings herein provide a motivating goal for the IEM community to expand the computationally accessible descriptions of biochemical phenotypes associated with IEM in phenomics resources.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».