MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206472135 · doi:10.3410/f.737719582.793581704

Faculty Opinions recommendation of Recent advances in understanding the genetics of sleep.

2021· dataset· en· W4206472135 sur OpenAlexaff
Paul Lasko

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)BiologyGenetic variantsCircadian rhythmGeneNeuroscienceGeneticsData sciencePsychologyComputer scienceGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep is a ubiquitous and complex behavior in both its manifestation and regulation. Despite its essential role in maintaining optimal performance, health, and well-being, the genetic mechanisms underlying sleep remain poorly understood. Here, we review the forward genetic approaches undertaken in the last four years to elucidate the genes and gene pathways affecting sleep and its regulation. Despite an increasing number of studies and mining large databases, a coherent picture on "sleep" genes has yet to emerge. We highlight the results achieved by using unbiased genetic screens mainly in humans, mice, and fruit flies with an emphasis on normal sleep and make reference to lessons learned from the circadian field.Copyright: © 2020 Jan M et al. PMID: 32274013 Funding information This work was supported by: NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R41 HL142489 NINDS NIH HHS, United States Grant ID: R44 NS083218

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical LiteratureMême sujetSolar Radiation and PhotovoltaicsTravaux en français237 207