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A reference map of potential determinants for the human serum metabolome
Noam Bar, Tal Korem, Omer Weissbrod, David Zeevi, Daphna Rothschild, Sigal Leviatan, Noa Kosower, Maya Lotan‐Pompan, Adina Weinberger, Caroline Le Roy, Cristina Menni, Alessia Visconti, Mario Falchi, Tim D. Spector, Henrik Vestergaard, Manimozhiyan Arumugam, Torben Hansen, Kristine H. Allin, Tue H. Hansen, Mun‐Gwan Hong, Jochen M. Schwenk, Ragna S. Häussler, Matilda Dale, Toni Giorgino, Marianne Rodriquez, Mandy H. Perry, Rachel Nice, Timothy J. McDonald, Andrew T. Hattersley, Angus G. Jones, Ulrike Graefe‐Mody, Patrick Baum, Rolf Grempler, Cecilia Engel Thomas, Federico De Masi, Caroline Brorsson, Gianluca Mazzoni, Rosa Lundbye Allesøe, Simon Rasmussen, Valborg Guðmundsdóttir, Agnes Martine Nielsen, Karina Banasik, Konstantinos D. Tsirigos, Birgitte Nilsson, Helle Pedersen, Søren Brunak, Tugce Karaderi, Agnete Troen Lundgaard, Joachim Johansen, Ramneek Gupta, Peter Wad Sackett, J. Tillner, Thorsten Lehr, Nina Scherer, Christiane Dings, Iryna Sihinevich, Heather Loftus, Louise Cabrelli, Donna McEvoy, Andrea Mari, Roberto Bizzotto, Andrea Tura, Leen M. ‘t Hart, Koen F. Dekkers, Nienke van Leeuwen, Roderick C. Slieker, Femke Rutters, Joline W. J. Beulens, Giel Nijpels, Anitra D.M. Koopman, Sabine van Oort, Lenka Groeneveld, Leif Groop, Petra J. M. Elders, Ana Viñuela, Anna Ramisch, Emmanouil Dermitzakis, Beate Ehrhardt, Christopher Jennison, Philippe Froguel, Mickaël Canouil, Amélie Boneford, Ian McVittie, Dianne Wake, Francesca Frau, Hans‐Henrik Stærfeldt, Kofi P. Adragni, Melissa K. Thomas, Han Wu, Imre Pavo, Birgit Steckel-Hamann, Henrik S. Thomsen, Giuseppe N. Giordano, Hugo Fitipaldi, Martin Ridderstråle, Azra Kurbasic, Naeimeh Atabaki Pasdar, Hugo Pomares‐Millan, Pascal M. Mutie, Robert W. Koivula, Nicky McRobert, Mark I. McCarthy, Agata Wesolowska‐Andersen, Anubha Mahajan, Moustafa Abdalla, Juan Fernandez, Reinhard W. Holl, Alison Heggie, Harshal Deshmukh, Anita M. Hennige, Susanna Bianzano, Barbara Thorand, Sapna Sharma, Harald Grallert, Jonathan Adam, Martina Troll, Andreas Fritsche, Anita Hill, Claire E. Thorne, Michelle Hudson, Teemu Kuulasmaa, Jagadish Vangipurapu, Markku Laakso, Henna Cederberg, Tarja Kokkola, Yunlong Jiao, Stephen Gough, Neil Robertson, Hélène Verkindt, Violeta Raverdi, Robert Caïazzo, François Pattou, Margaret H. White, Louise A. Donnelly, Andrew Brown, David Davtian, Adem Y. Dawed, Ian Forgie, Ewan R. Pearson, Hartmut Ruetten, Petra Musholt, Jimmy D. Bell, E. Louise Thomas, Brandon Whitcher, Mark Haid, Claudia Nicolay, Miranda Mourby, Jane Kaye, Nisha Shah, Harriet Teare, Gary Frost, Bernd Jablonka, Mathias Uhlén, Rebeca Eriksen, Josef Korbinian Vogt, Avirup Dutta, Anna Jönsson, Line Engelbrechtsen, Annemette Forman, Nadja B. Søndertoft, Nathalie de Préville, Tania Baltauss, Mark Walker, Johann Gassenhuber, Maria Klintenberg, Margit Bergstrom, Jorge Ferrer, Jerzy Adamski, Paul W. Franks, Oluf Pedersen, Eran Segal
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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
Notice bibliographique
RevueNature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilCanadian Institute for Advanced ResearchEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsDivision of ChemistryCouncil for Higher Education
Mots-clésMetabolomeMicrobiomeMetaboliteMetabolomicsHuman microbiomeBiologyComputational biologyAttributionGut microbiomeBioinformaticsGeneticsPhysiologyBiochemistryPsychology
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.
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.
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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,271
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 découleEn bref
Citations449
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon