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Enregistrement W3122901530 · doi:10.1159/000512690

Gene-Centric Database Reveals Environmental and Lifestyle Relationships for Potential Risk Modification and Prevention

2021· review· en· W3122901530 sur OpenAlexaff
Ron L. Martin

Notice bibliographique

RevueLifestyle Genomics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyIdentification (biology)VocabularyRelevance (law)DiseaseComputer scienceMedicineBioinformaticsBiologyPathologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The database at Nutrigenetics.net has been under development since 2007 to facilitate the identification and classification of PubMed articles relevant to human genetics. A controlled vocabulary (i.e., standardized terminology) is used to index these records, with links back to PubMed for every article title. This enables the display of indexes (alphabetical subtopic listings) for any given topic, or for any given combination of topics, including for genes and specific genetic variants. Stepwise use of such indexes (first for one topic, then for combinations of topics) can reveal relationships that are otherwise easily overlooked. These relationships include environmental and lifestyle variables with potential relevance to risk modification (both beneficial and detrimental), and to prevention, or at least to the potential delay of symptom onset for health conditions like Alzheimer disease among many others. Thirty-four specific genetic variants have each been mentioned in at least ≥1,000 PubMed titles/abstracts, and these numbers are steadily increasing. The benefits of indexing with standardized terminology are illustrated for genetic variants like MTHFR 677C-T and its various synonyms (e.g., rs1801133 or Ala222Val). Such use of a controlled vocabulary is also helpful for numerous health conditions, and for potential risk modifiers (i.e., potential risk/effect modifiers).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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