Opening up new horizons for psychiatric genetics in the Russian Federation: moving toward a national consortium
Notice bibliographique
Résumé
We provide an overview of the recent achievements in psychiatric genetics research in the Russian Federation and present genotype-phenotype, population, epigenetic, cytogenetic, functional, ENIGMA, and pharmacogenetic studies, with an emphasis on genome-wide association studies. The genetic backgrounds of mental illnesses in the polyethnic and multicultural population of the Russian Federation are still understudied. Furthermore, genetic, genomic, and pharmacogenetic data from the Russian Federation are not adequately represented in the international scientific literature, are currently not available for meta-analyses and have never been compared with data from other populations. Most of these problems cannot be solved by individual centers working in isolation but warrant a truly collaborative effort that brings together all the major psychiatric genetic research centers in the Russian Federation in a national consortium. For this reason, we have established the Russian National Consortium for Psychiatric Genetics (RNCPG) with the aim to strengthen the power and rigor of psychiatric genetics research in the Russian Federation and enhance the international compatibility of this research.The consortium is set up as an open organization that will facilitate collaborations on complex biomedical research projects in human mental health in the Russian Federation and abroad. These projects will include genotyping, sequencing, transcriptome and epigenome analysis, metabolomics, and a wide array of other state-of-the-art analyses. Here, we discuss the challenges we face and the approaches we will take to unlock the huge potential that the Russian Federation holds for the worldwide psychiatric genetics community.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».