MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2920525488 · doi:10.1038/s42003-019-0349-y

Author Correction: Identification of genes required for eye development by high-throughput screening of mouse knockouts

2019· erratum· en· W2920525488 sur OpenAlexaff
Bret A. Moore, Brian C. Leonard, Lionel Sebbag, Sydney Edwards, Ann Cooper, Denise M. Imai, Ewan Straiton, Luís Santos, Christopher Reilly, Stephen M. Griffey, Lynette Bower, David Clary, Jeremy Mason, Michel J. Roux, Hamid Méziane, Yann Hérault, Anna Swan, Ruairidh King, Piia Keskivali-Bond, Lois Kelsey, Igor Vukobradovic, Dawei Qu, Ruolin Guo, Elisa Tran, Lily Morikawa, Milan Ganguly, Napoleon Law, Xueyuan Shang, Patricia Feugas, Yanchun Wang, Yingchun Zhu, Kyle Duffin, Ayexa Ramirez, Patricia Penton, Valerie Laurin, Shannon Clarke, Qing Lan, Gillian Sleep, Amie Creighton, Elsa Jacob, Ozge Danisment, Joanna Joeng, Marina Gertsenstein, Mônica Corso Pereira, Sue MacMaster, Sandra Tondat, Tracy Carroll, Jorge Cabezas, Amit Patel, Jane Hunter, Gregory B. Clark, Mohammed Bubshait, David Miller, Khondoker Sohel, Alexandr Bezginov, Matthew McKay, Kevin J. Peterson, Leslie O. Goodwin, Rachel Urban, Susan Kales, Rob Hallett, Dong Nguyen-Bresinsky, Timothy Leach, Audrie Seluke, Sara Perkins, Amanda Slater, Rick Bedigian, Leah Rae Donahue, Robert A. Taft, James M. Denegre, Zachery Seavey, Amelia Willett, Lindsay Bates, Leslie Haynes, Julie Creed, Catherine Witmeyer, Willson Roper, James Clark, Pamela Stanley, Samantha Burrill, Jennifer Ryan, Yuichi Obata, Masaru Tamura, Hideki Kaneda, Tamio Furuse, Kimio Kobayashi, Ikuo Miura, Ikuko Yamada, Hiroshi Masuya, Nobuhiko Tanaka, Shinya Ayabe, Atsushi Yoshiki, Valerie E. Vancollie, Francesco Chiani, Chiara Di Pietro, Gianfranco Di Segni, Olga Ermakova, Filomena Ferrara, Paolo Fruscoloni, Alessia Gambadoro, Serena Gastaldi, Elisabetta Golini, Gina La Sala, Silvia Mandillo, Daniela Marazziti, Marzia Massimi, Rafaele Matteoni, Tiziana Orsini, Miriam Pasquini, Marcello Raspa, Aline Rauch, Gianfranco Rossi, Nicoletta Rossi, Sabrina Putti, Ferdinando Scavizzi, Giuseppe D. Tocchini-Valentini, Colin McKerlie, Ann M. Flenniken, Lauryl M. J. Nutter, Zorana Berberovic, Celeste Owen, Susan Newbigging, Hibret A. Adissu, Mohammed Eskandarian, Chih‐Wei Hsu, Sowmya Kalaga, Uchechukwu Udensi, Chinwe Asomugha, Ritu Bohat, Juan Gallegos, John R. Seavitt, Jason D. Heaney, Arthur L. Beaudet, Mary E. Dickinson, Monica J. Justice, Vivek M. Philip, Vivek Kumar, Karen L. Svenson, Robert E. Braun, Sara Wells, Heather Cater, Michelle Stewart, Sharon Clementson-Mobbs, Russell Joynson, Xiang Gao, Tomohiro Suzuki, Shigeharu Wakana, Damian Smedley, Je Kyung Seong, Glauco P. Tocchini‐Valentini, Mark D. Moore, Colin Fletcher, Natasha A. Karp, Ramiro Ramírez‐Solis, Jacqueline K. White, Martin Hrabě de Angelis, Wolfgang Wurst, Sara M. Thomasy, Paul Flicek, Helen Parkinson, Steve D. M. Brown, Terrence F. Meehan, Patsy M. Nishina, Stephen A. Murray, Mark P. Krebs, Ann‐Marie Mallon, K. C. Kent Lloyd, Christopher J. Murphy, Ala Moshiri

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2019
Typeerratum
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenToronto Centre for Phenogenomics
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institutes of HealthAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésIdentification (biology)Gene knockoutComputer scienceThroughputComputational biologyLibrary scienceGeneticsBiologyGeneTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the original published version of the article, Valerie Vancollie was mistakenly omitted from the list of members of the International Mouse Phenotyping Consortium. In addition, recognition of funding from Wellcome Trust grant WT098051 was mistakenly omitted from the Acknowledgements.The errors have been corrected in both the PDF and HTML versions of the paper.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications BiologyMême sujetAnimal Genetics and ReproductionTravaux en français237 207