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Enregistrement W3185046887 · doi:10.1093/hmg/ddab209

Discovery of genomic variation across a generation

2021· article· en· W3185046887 sur OpenAlexafffund
Brett Trost, Lívia O. Loureiro, Stephen W. Scherer

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Open Neuroscience PlatformCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésBiologyVariation (astronomy)GeneticsComputational biologyEvolutionary biologyGenetic variationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 30 years (the timespan of a generation), advances in genomics technologies have revealed tremendous and unexpected variation in the human genome and have provided increasingly accurate answers to long-standing questions of how much genetic variation exists in human populations and to what degree the DNA complement changes between parents and offspring. Tracking the characteristics of these inherited and spontaneous (or de novo) variations has been the basis of the study of human genetic disease. From genome-wide microarray and next-generation sequencing scans, we now know that each human genome contains over 3 million single nucleotide variants when compared with the ~ 3 billion base pairs in the human reference genome, along with roughly an order of magnitude more DNA-approximately 30 megabase pairs (Mb)-being 'structurally variable', mostly in the form of indels and copy number changes. Additional large-scale variations include balanced inversions (average of 18 Mb) and complex, difficult-to-resolve alterations. Collectively, ~1% of an individual's genome will differ from the human reference sequence. When comparing across a generation, fewer than 100 new genetic variants are typically detected in the euchromatic portion of a child's genome. Driven by increasingly higher-resolution and higher-throughput sequencing technologies, newer and more accurate databases of genetic variation (for instance, more comprehensive structural variation data and phasing of combinations of variants along chromosomes) of worldwide populations will emerge to underpin the next era of discovery in human molecular genetics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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 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'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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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