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Enregistrement W3196488607 · doi:10.1038/s41588-021-00920-0

Genomic and evolutionary classification of lung cancer in never smokers

2021· article· en· W3196488607 sur OpenAlexafffund
Tongwu Zhang, Philippe Joubert, Naser Ansari‐Pour, Zhao Wei, Phuc H. Hoang, Rachel Lokanga, Aaron L. Moye, Jennifer Rosenbaum, Abel González-Pérez, Francisco Martínez-Jiménez, Andrea Castro, Lucia Anna Muscarella, Paul L. Hofman, Dario Consonni, Angela Cecilia Pesatori, Michael Kebede, Mengying Li, Bonnie E. Gould Rothberg, Iliana Peneva, Matthew B. Schabath, Maria Luana Poeta, Manuela Costantini, Daniela Hirsch, Kerstin Heselmeyer‐Haddad, Amy Hutchinson, Mary E. Olanich, Scott M. Lawrence, Petra H. Lenz, Máire A. Duggan, Praphulla Bhawsar, Jian Sang, Jung Kim, Laura Mendoza, Natalie Saini, Leszek J. Klimczak, S. M. Ashiqul Islam, Burçak Otlu, Azhar Khandekar, Nathan Cole, Douglas R. Stewart, Jiyeon Choi, Kevin M. Brown, Neil E. Caporaso, Samuel H. Wilson, Yves Pommier, Qing Lan, Nathaniel Rothman, Jonas S. Almeida, Hannah Carter, Thomas Ried, Carla F. Kim, Núria López-Bigas, Montserrat García‐Closas, Jianxin Shi, Yohan Bossé, Bin Zhu, Dmitry A. Gordenin, Ludmil B. Alexandrov, Stephen J. Chanock, David C. Wedge, Maria Teresa Landi

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteYale UniversityMoffitt Cancer CenterInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalConnaught FundWellcome TrustDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteNational Institute for Health and Care ResearchUniversité LavalDamon Runyon Cancer Research FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBiologyLung cancerKRASGeneticsCancerGermlineGenomeSomatic cellGermline mutationGeneCancer researchBioinformaticsMutationOncologyMedicine

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 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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations242
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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