The Deep Genome Project
Notice bibliographique
Résumé
In vivo research is critical to the functional dissection of \nmulti-organ systems and whole organism physiology, and \nthe laboratory mouse remains a quintessential animal model \nfor studying mammalian, especially human, pathobiology. \nEnabled by technological innovations in genome sequencing, \nmutagenesis and genome editing, phenotype analyses, and \nbioinformatics, in vivo analysis of gene function and dysfunction \nin the mouse has delivered new understanding of the \nmechanisms of disease and accelerated medical advances. \nHowever, many significant hurdles have limited the elucidation \nof mechanisms underlying both rare and complex, \nmultifactorial diseases, leaving significant gaps in our scientific \nknowledge. Future progress in developing a functionally \nannotated genome map depends upon studies in model organisms, \nnot least the mouse. Further, recent advances in \ngenetic manipulation and in vivo, in vitro, and in silico phenotyping \ntechnologies in the mouse make annotation of the \nvast majority of functional elements within the mammalian \ngenome feasible. The implementation of a Deep Genome \nProject—to deliver the functional biological annotation of all human orthologous genomic elements in mice—is an essential \nand executable strategy to transform our understanding \nof genetic and genomic variation in human health and disease \nthat will catalyze delivery of the promised benefits of \ngenomic medicine to children and adults around the world.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».