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Enregistrement W3175892313 · doi:10.1038/s41586-021-03648-3

Clonal fitness inferred from time-series modelling of single-cell cancer genomes

2021· article· en· W3175892313 sur OpenAlexaff
Sohrab Salehi, Farhia Kabeer, Nicholas Ceglia, Mirela Andronescu, Marc Williams, Kieran R. Campbell, Tehmina Masud, Beixi Wang, Justina Biele, Jazmine Brimhall, David Gee, Hakwoo Lee, Jerome Ting, Allen W. Zhang, Hoa Tran, Ciara H. O’Flanagan, Fatemeh Dorri, Nicole Rusk, Teresa Ruiz de Algara, So Ra Lee, Brian Yu Chieh Cheng, Peter Eirew, Takako Kono, Jenifer Pham, Diljot Grewal, Daniel Lai, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Marco A. Marra, Gregory J. Hannon, Giorgia Battistoni, Dario Bressan, Ian G. Cannell, Hannah Casbolt, Atefeh Fatemi, Cristina Jauset, Tatjana Kovačević, Claire M. Mulvey, Fiona Nugent, Marta Ribes, Isabella Pearsall, Fatime Qosaj, Kirsty Sawicka, Sophia A. Wild, Elena Williams, Emma Laks, Yangguang Li, Austin Smith, Teresa Ruíz, Andrew Roth, Shankar Balasubramanian, Maximillian Lee, Bernd Bodenmiller, Marcel Burger, Laura Kuett, Sandra Tietscher, Jonas Windhager, Edward S. Boyden, Shahar Alon, Yi Cui, Amauche Emenari, Dan Goodwin, Emmanouil D. Karagiannis, Anubhav Sinha, Asmamaw T. Wassie, Carlos Caldas, Alejandra Bruna, Maurizio Callari, Wendy Greenwood, Giulia Lerda, Yaniv Eyal-Lubling, Oscar M. Rueda, Abigail Shea, Robby Becker, Flaminia Grimaldi, Suvi Harris, Sara Lisa Vogl, Joanna Weselak, Johanna A. Joyce, Spencer S. Watson, Ignacio Vázquez-Garćıa, Simon Tavaré, Khanh N. Dinh, Eyal Fisher, Russell Kunes, N. A. Walton, Mohammad Al Sa’d, Nick Chornay, A. Dariush, E. A. González-Solares, Carlos González‐Fernández, A. Yoldaş, Neil S. Millar, Tristan Whitmarsh, Xiaowei Zhuang, Jean Fan, Hsuan Lee, Leonardo A. Sepúlveda, Chenglong Xia, Pu Zheng, Andrew McPherson, Alexandre Bouchard‐Côté, Samuel Aparício, Sohrab P. Shah

Notice bibliographique

RevueNature · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer AgencyCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Cancer InstituteMedical Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésBiologyFitness landscapeSomatic evolution in cancerEpistasisGeneticsGenetic FitnessGenomePopulationCancerEvolutionary biologyComputational biologyGeneMedicine

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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,448

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations171
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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