Predictability of human differential gene expression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Differential expression (DE) is commonly used to explore molecular mechanisms of biological conditions. While many studies report significant results between their groups of interest, the degree to which results are specific to the question at hand is not generally assessed, potentially leading to inaccurate interpretation. This could be particularly problematic for metaanalysis where replicability across datasets is taken as strong evidence for the existence of a specific, biologically relevant signal, but which instead may arise from recurrence of generic processes. To address this, we developed an approach to predict DE based on an analysis of over 600 studies. A predictor based on empirical prior probability of DE performs very well at this task (mean area under the receiver operating characteristic curve, ∼0.8), indicating that a large fraction of DE hit lists are nonspecific. In contrast, predictors based on attributes such as gene function, mutation rates, or network features perform poorly. Genes associated with sex, the extracellular matrix, the immune system, and stress responses are prominent within the “DE prior.” In a series of control studies, we show that these patterns reflect shared biology rather than technical artifacts or ascertainment biases. Finally, we demonstrate the application of the DE prior to data interpretation in three use cases: ( i ) breast cancer subtyping, ( ii ) single-cell genomics of pancreatic islet cells, and ( iii ) metaanalysis of lung adenocarcinoma and renal transplant rejection transcriptomics. In all cases, we find hallmarks of generic DE, highlighting the need for nuanced interpretation of gene phenotypic associations.
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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 | 0,000 | 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 découle