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Inherited myeloproliferative neoplasm risk affects haematopoietic stem cells
Erik L. Bao, Satish K. Nandakumar, Xiaotian Liao, Alexander G. Bick, Marcin Tabaka, Olga I. Gan, Aki S. Havulinna, Tuomo Kiiskinen, Caleb A. Lareau, Aitzkoa Lopez de Lapuente Portilla, Bo Li, Connor A. Emdin, Veryan Codd, Christopher P. Nelson, Christopher J. Walker, Claire Churchhouse, Albert de la Chapelle, Daryl E. Klein, Björn Nilsson, Peter W.F. Wilson, Kelly Cho, Saiju Pyarajan, J. Michael Gaziano, Nilesh J. Samani, Aarno Palotie, Mark J. Daly, Howard J. Jacob, Sally John, Robert M. Plenge, Mark I. McCarthy, Meg Ehm, Caroline S. Fox, Anders Mälarstig, Kathy Klinger, Kathy Call, Tomi P. Mäkelä, Jaakko Kaprio, Petri Virolainen, Kari Pulkki, Terhi Kilpi, Jukka Partanen, Anne Pitkäranta, Riitta Kaarteenaho, Seppo Vainio, Kimmo Savinainen, Veli‐Matti Kosma, Urho M. Kujala, Jeff Waring, Bridget Riley‐Gillis, Athena Matakidou, Jimmy Z. Liu, Shameek Biswas, Dawn Waterworth, Dorothée Diogo, Catherine Marshall, Xinli Hu, Matthias Gossel, Johanna Schleutker, Reetta Hinttala, Reijo Laaksonen, Arto Mannermaa, Hilkka Soininen, Valtteri Julkunen, Anne M. Remes, Reetta Kälviäinen, Mikko Hiltunen, Jukka Peltola, Pentti J. Tienari, Juha O. Rinne, Adam Ziemann, Sahar Esmaeeli, Nizar Smaoui, Susan Eaton, Sanni Lahdenperä, Janet van Adelsberg, Geoff Kerchner, Edmond Teng, John D. Eicher, Padhraig Gormley, Kari Linden, Christopher D. Whelan, Fanli Xu, David Pulford, Martti Färkkilâ, Sampsa Pikkarainen, Airi Jussila, Timo Blomster, Mikko Kiviniemi, Markku Voutilainen, Bob Georgantas, Graham Heap, Jeffrey F. Waring, Fedik Rahimov, Keith Usiskin, Joseph Maranville, Tim Lu, Natalie Bowers, Danny Oh, Kirsi Kalpala, Melissa Miller, Linda McCarthy, Kari K. Eklund, Antti Palomäki, Pia Isomäki, Laura Pirilä, Oili Kaipiainen‐Seppänen, Johanna Huhtakangas, Apinya Lertratanakul, Anne Lehtonen, David A. Close, Marla Hochfeld, Nan Bing, Jorge Esparza Gordillo, Nina Mars, Margit Pelkonen, Hannu Kankaanranta, Terttu Harju, Steven M. Greenberg, Hubert Chen, Jo Betts, Soumitra Ghosh, Veikko Salomaa, Teemu Niiranen, Markus Juonala, Kaj Metsärinne, Mika Kähönen, Juhani Junttila, Markku Laakso, Jussi Pihlajamäki, Juha Sinisalo, Marja‐Riitta Taskinen, Jari A. Laukkanen, Ben Challis, Andrew S. Peterson, Julie Hunkapiller, John A. Michon, Audrey Y. Chu, Jaakko Parkkinen, Anthony J. Muslin, Heikki Joensuu, Tuomo J Meretoja, Lauri A. Aaltonen, Annika Auranen, Peeter Karihtala, Saila Kauppila, Päivi Auvinen, Klaus Elenius, Relja Popovic, Jennifer L. Schutzman, Andrey Loboda, Aparna Chhibber, Heli Lehtonen, Stefan McDonough, Marika Crohns, Diptee Kulkarni, Kai Kaarniranta, Joni A. Turunen, Terhi Ollila, Sanna Seitsonen, Hannu Uusitalo, Vesa Aaltonen, Hannele Uusitalo‐Järvinen, Marja Luodonpää, Nina Hautala, Heiko Runz, Erich C. Strauss, Hao Chen, Anna Podgornaia, Joshua Hoffman, Kaisa Tasanen, Laura Huilaja, Katariina Hannula‐Jouppi, Teea Salmi, Sirkku Peltonen, Leena Koulu, Ilkka T. Harvima, Ying Wu, David F. Choy, J. Wade Davis, Danjuma Quarless, Slavé Petrovski, Chia‐Yen Chen, Paola G. Bronson, Robert Yang, Diana Chang, Tushar Bhangale, Emily Holzinger, Xulong Wang, Xing Chen, Åsa K. Hedman, Kirsi Auro, Clarence Wang, Ethan Xu, Franck Augé, Clément Chatelain, Juha Karjalainen, Anu Jalanko, Kimmo Palin, Priit Palta, Pietro Della Briotta Parolo, Wei Zhou, Manuel A. Rivas, Arto Lehistö, Andrea Ganna, Vincent Llorens, Antti Karlsson, Kati Hyvärinen, Jarmo Ritari, Tiina Wahlfors, Miika Koskinen, Olli Carpén, Katri Pylkäs, Marita Kalaoja, Minna K. Karjalainen, Tuomo Mantere, Eeva Kangasniemi, Sami Heikkinen, Eija K. Laakkonen, Juha Kononen, Lila Kallio, Sirpa Soini, Kimmo Pitkänen, Teijo Kuopio, Risto Kajanne, Ulrike Lyhs, Pietro della Briotta Parola, Sina Rüeger, Masahiro Kanai, Hannele Laivuori, Susanna Lemmelä, Mari Kaunisto, Elina Kilpeläinen, Timo P. Sipilä, Georg Brein, Oluwaseun Alexander Dada, Awaisa Ghazal, Anastasia Shcherban, Tuomas Sipilä, Kati Donner, Anu Loukola, Päivi Laiho, Tuuli Sistonen, Essi Kaiharju, Markku Laukkanen, Elina Järvensivu, Sini Lähteenmäki, Lotta Männikkö, Regis Wong, Hannele Mattsson, Tero Hiekkalinna, Manuel González Jiménez, Kalle Pärn, Javier Núñez-Fontarnau, Harri Siirtola, Javier Gracia‐Tabuenca, Michelle Agee, Babak Alipanahi, Adam Auton, Robert K. Bell, Katarzyna Bryc, Sarah L. Elson, Pierre Fontanillas, Nicholas A. Furlotte, David A. Hinds, Karen E. Huber, Aaron Kleinman, Nadia K. Litterman, Jennifer C. McCreight, Matthew H. McIntyre, Joanna L. Mountain, Elizabeth S. Noblin, Carrie A. M. Northover, Steven J. Pitts, J. Fah Sathirapongsasuti, Olga V. Sazonova, Janie F. Shelton, Suyash Shringarpure, Chao Tian, Joyce Y. Tung, Vladimir Vacic, Catherine H. Wilson, Aviv Regev, Benjamin M. Neale, John E. Dick, Pradeep Natarajan, Christopher J. O’Donnell, Michael Milyavsky, Sekar Kathiresan, Vijay G. Sankaran
Notice bibliographique
RevueNature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans AffairsHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésHaematopoiesisBiologyStem cellMyeloproliferative neoplasmGeneticsMyeloidSomatic cellCancer researchImmunologyGeneBone marrowMyelofibrosis
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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.
Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Citations148
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon