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Addendum: The mutational constraint spectrum quantified from variation in 141,456 humans
Sanna Gudmundsson, Konrad J. Karczewski, Laurent C. Francioli, Grace Tiao, Beryl B. Cummings, Jessica Alföldi, Qingbo S. Wang, Ryan L. Collins, Kristen M. Laricchia, Andrea Ganna, Daniel P. Birnbaum, Laura D. Gauthier, Harrison Brand, Matthew Solomonson, Nicholas A. Watts, Daniel R. Rhodes, Moriel Singer‐Berk, Eleina England, Eleanor G. Seaby, Jack A. Kosmicki, Raymond K. Walters, Katherine Tashman, Yossi Farjoun, Eric Banks, Timothy Poterba, Arcturus Wang, Cotton Seed, Nicola Whiffin, Jessica X. Chong, Kaitlin E. Samocha, Emma Pierce‐Hoffman, Zachary Zappala, Anne O’Donnell‐Luria, Eric Vallabh Minikel, Ben Weisburd, Monkol Lek, James S. Ware, Christopher Vittal, Irina M. Armean, Louis Bergelson, Kristian Cibulskis, Kristen M. Connolly, Miguel Covarrubias, Stacey Donnelly, Steven Ferriera, Stacey Gabriel, Jeff Gentry, Namrata Gupta, Thibault Jeandet, Diane Kaplan, Christopher Llanwarne, Ruchi Munshi, Sam Novod, Nikelle Petrillo, David Roazen, Valentín Ruano-Rubio, Andrea Saltzman, Molly Schleicher, José Soto, Kathleen Tibbetts, Charlotte Tolonen, Gordon Wade, Michael E. Talkowski, Carlos A. Aguilar‐Salinas, Tariq Ahmad, Christine M. Albert, Diego Ardissino, Gil Atzmon, J. A. Barnard, Laurent Beaugerie, Emelia J. Benjamin, Michael Boehnke, Lori L. Bonnycastle, Erwin P. Böttinger, Donald W. Bowden, Matthew J. Bown, John C. Chambers, Juliana C.N. Chan, Daniel I. Chasman, Judy H. Cho, Mina K. Chung, Bruce M. Cohen, Adolfo Correa, Dana Dabelea, Mark J. Daly, Dawood Darbar, Ravindranath Duggirala, Josée Dupuis, Patrick T. Ellinor, Roberto Elosúa, Jeanette Erdmann, Tõnu Esko, Martti Färkkilâ, José C. Florez, Andre Franke, Gad Getz, Benjamin Gläser, Stephen J. Glatt, David Goldstein, Clicerio González, Leif Groop, Christopher Haiman, Craig L. Hanis, Matthew Harms, Mikko Hiltunen, Matti Holi, Christina M. Hultman, Mikko Kallela, Jaakko Kaprio, Sekar Kathiresan, Bong-Jo Kim, Young Jin Kim, George Kirov, Jaspal S. Kooner, Seppo Koskinen, Harlan M. Krumholz, Subra Kugathasan, Soo Heon Kwak, Markku Laakso, Terho Lehtimäki, Ruth J. F. Loos, Steven A. Lubitz, Ronald C.W., Daniel G. MacArthur, Jaume Marrugat, Kari M. Mattila, Steven A. McCarroll, Mark I. McCarthy, Dermot McGovern, Ruth McPherson, James B. Meigs, Olle Melander, Andres Metspalu, Benjamin M. Neale, Peter M. Nilsson, Michael O‘Donovan, Döst Öngür, Lorena Orozco, Michael J. Owen, Aarno Palotie, Kyong Soo Park, Carlos N. Pato, Ann E. Pulver, Nazneen Rahman, Anne M. Remes, John D. Rioux, Samuli Ripatti, Dan M. Roden, Danish Saleheen, Veikko Salomaa, Nilesh J. Samani, Jeremiah M. Scharf, Heribert Schunkert, M. Benjamin Shoemaker, Pamela Sklar, Hilkka Soininen, Harry Sokol, Tim D. Spector, Patrick F. Sullivan, Jaana Suvisaari, E Shyong Tai, Yik Ying Teo, Ming T. Tsuang, Dan Turner, Teresa Tusié‐Luna, Erkki Vartiainen, Marquis P. Vawter, Hugh Watkins, Rinse K. Weersma, Maija Wessman, James G. Wilson, Ramnik J. Xavier
Notice bibliographique
RevueNature · 2021
Typeerratum
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésAddendumVariation (astronomy)Constraint (computer-aided design)Spectrum (functional analysis)Computational biologyBiologyGeneticsMathematicsPhysicsPhilosophy
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 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 candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,999
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.
Devis d'étudeSans objet
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
Citations63
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon