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Enregistrement W2970713425 · doi:10.12688/aasopenres.12983.1

Integrating environmental health and genomics research in Africa: challenges and opportunities identified during a Human Heredity and Health in Africa (H3Africa) Consortium workshop

2019· preprint· en· W2970713425 sur OpenAlex
Bonnie R. Joubert, Kiros Berhane, Jonathan Chevrier, Gwen W. Collman, Brenda Eskenazi, Julius N. Fobil, Cathrine Hoyo, Chandy C. John, Abera Kumie, Mark P. Nicol, Michèle Ramsay, Joshua W. Smith, Adrie J. C. Steyn, Désiré Tshala-Katumbay, Kimberly A. McAllister

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAAS Open Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthWellcome TrustWellcome
Mots-clésExposomeBiobankEnvironmental epidemiologyBiorepositoryGenomicsData scienceEnvironmental healthEnvironmental planningGeographyMedicineBiologyBioinformaticsGenomeComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with African ancestry have extensive genomic diversity but have been underrepresented in genomic research. There is also extensive global diversity in the exposome (the totality of human environmental exposures from conception onwards) which should be considered for integrative genomic and environmental health research in Africa. To address current research gaps, we organized a workshop on environmental health research in Africa in conjunction with the H3Africa Consortium and the African Society of Human Genetics meetings in Kigali, Rwanda. The workshop was open to all researchers with an interest in environmental health in Africa and involved presentations from experts within and outside of the Consortium. This workshop highlighted innovative research occurring on the African continent related to environmental health and the interplay between the environment and the human genome. Stories of success, challenges, and collaborative opportunities were discussed through presentations, breakout sessions, poster presentations, and a panel discussion. The workshop informed participants about environmental risk factors that can be incorporated into current or future epidemiology studies and addressed research design considerations, biospecimen collection and storage, biomarkers for measuring chemical exposures, laboratory strategies, and statistical methodologies. Inclusion of environmental exposure measurements with genomic data, including but not limited to H3Africa projects, can offer a strong platform for building gene-environment (G x E) research in Africa. Opportunities to leverage existing resources and add environmental exposure data for ongoing and planned studies were discussed. Future directions include expanding the measurement of both genomic and exposomic risk factors and incorporating sophisticated statistical approaches for analyzing high dimensional G x E data. A better understanding of how environmental and genomic factors interact with nutrition and infection is also needed. Considering that the environment represents many modifiable risk factors, these research findings can inform intervention and prevention efforts towards improving global health.

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.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,510
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,059 · 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