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Enregistrement W3091888604 · doi:10.1053/j.gastro.2020.08.062

Identifying Novel Susceptibility Genes for Colorectal Cancer Risk From a Transcriptome-Wide Association Study of 125,478 Subjects

2020· article· en· W3091888604 sur OpenAlexaff
Xingyi Guo, Weiqiang Lin, Wanqing Wen, Jeroen R. Huyghe, Stephanie A. Bien, Qiuyin Cai, Tabitha A. Harrison, Zhishan Chen, Conghui Qu, Jiandong Bao, Jirong Long, Yuan Yuan, Fangqin Wang, Mengqiu Bai, Gonçalo R. Abecasis, Demetrius Albanes, Sonja I. Berndt, Stéphane Bezieau, D. Timothy Bishop, Hermann Brenner, Andrea N. Burnett‐Hartman, Peter T. Campbell, Sergi Castellvı́-Bel, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Stephen J. Chanock, Sang‐Hee Cho, David V. Conti, Albert de la Chapelle, Edith J. M. Feskens, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Phyllis J. Goodman, Andrea Gsur, Mark A. Guinter, Marc J. Gunter, Jochen Hampe, Heather Hampel, Richard B. Hayes, Michael Hoffmeister, Ellen Kampman, Hyun Min Kang, Temitope O. Keku, Hyeong Rok Kim, Loı̈c Le Marchand, Soo Chin Lee, Christopher I. Li, Li Li, Annika Lindblom, Noralane M. Lindor, Roger L. Milne, Vı́ctor Moreno, Neil Murphy, Polly A. Newcomb, Deborah A. Nickerson, Kenneth Offit, Rachel Pearlman, Paul D.P. Pharoah, Elizabeth A. Platz, John D. Potter, Gad Rennert, Lori C. Sakoda, Clemens Schafmayer, Stephanie L. Schmit, Robert E. Schoen, Fredrick R. Schumacher, Martha L. Slattery, Yu‐Ru Su, Catherine M. Tangen, Cornelia M. Ulrich, Fränzel J.B. van Duijnhoven, Bethany Van Guelpen, Kala Visvanathan, Pavel Vodička, Ludmila Vodičková, Veronika Vymetálková, Xiaoliang Wang, Emily White, Alicja Wolk, Michael O. Woods, Graham Casey, Li Hsu, Mark A. Jenkins, Stephen B. Gruber, Ulrike Peters, Wei Zheng

Notice bibliographique

RevueGastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Cancer InstituteCancer Research UKNational Institutes of HealthMedical Research CouncilNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute for Health and Care ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteWorld Health Organization
Mots-clésTranscriptomeColorectal cancerGeneGeneticsBiologyInternal medicineMedicineOncologyComputational biologyCancerBioinformaticsGene 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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