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Enregistrement W3041912701 · doi:10.1038/s41588-020-0648-8

The DNA methylation landscape of advanced prostate cancer

2020· article· en· W3041912701 sur OpenAlexaff
Shuang G. Zhao, William S. Chen, Haolong Li, Adam Foye, Meng Zhang, Martin Sjöström, Rahul Aggarwal, Denise Playdle, Arnold Liao, Joshi J. Alumkal, Rajdeep Das, Jonathan Chou, Junjie T. Hua, Travis J. Barnard, Adina Bailey, Eric D. Chow, Marc D. Perry, Ha X. Dang, Rendong Yang, Ruhollah Moussavi-Baygi, Li Zhang, Mohammed Alshalalfa, S. Laura Chang, Kathleen E. Houlahan, Yu-Jia Shiah, Tomasz M. Beer, George Thomas, Kim N., Martin Gleave, Amina Zoubeidi, Robert E. Reiter, Matthew B. Rettig, Owen N. Witte, M. Yvonne Kim, Lawrence Fong, Daniel E. Spratt, Todd M. Morgan, Rohit Bose, Franklin W. Huang, Hui Li, Lisa N. Chesner, Tanushree Shenoy, Hani Goodarzi, Irfan A. Asangani, Shahneen Sandhu, Joshua M. Lang, Nupam P. Mahajan, Primo N. Lara, Christopher P. Evans, Phillip G. Febbo, Serafim Batzoglou, Karen E. Knudsen, Housheng Hansen He, Jiaoti Huang, Wilbert Zwart, J Costello, Jianhua Luo, Scott A. Tomlins, Alexander W. Wyatt, Scott M. Dehm, Alan Ashworth, Luke A. Gilbert, Paul C. Boutros, Kyle Kai‐How Farh, Arul M. Chinnaiyan, Christopher A. Maher, Eric J. Small, David A. Quigley, Felix Y. Feng

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencyUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesJanssen BiotechNational Cancer InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesAstellas PharmaHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyDNA methylationEpigenomicsTranscriptomeEpigeneticsBisulfite sequencingMethylationProstate cancerIllumina Methylation AssayGeneticsDNMT3BGeneGenomeCancer researchCancerGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,322

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations353
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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