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Enregistrement W4229715815 · doi:10.1038/npre.2011.5162.2

Principles for the post-GWAS functional characterisation of risk loci

2011· preprint· en· W4229715815 sur OpenAlexfundno aff
Graham Casey, Pengyuan Liu, Mariella De Biasi, Jay W. Tichelaar, Chris Carlson, Haris G. Vikis, Dave Duggan, Ming You, Ian G. Mills, Matthew L. Freedman, Álvaro N.A. Monteiro, Simon A. Gayther, Gerhard A. Coetzee, Angela Risch, Michael A. James, Christoph Plass

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDiamantina Institute, University of QueenslandIllawarra Health and Medical Research InstituteTampereen YliopistoKarolinska InstitutetUniversità degli Studi di TrentoUniversity of DundeeQueen Mary University of LondonUniversity of QueenslandUniversitat Pompeu FabraNational Institutes of HealthQueen's UniversityRoyal Marsden NHS Foundation TrustWellcome TrustDartmouth CollegeUniversity of WollongongChild and Family Research InstituteUniversity of Texas at Austin
Mots-clésGenome-wide association studyComputational biologySingle-nucleotide polymorphismComputer scienceBiologyGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several challenges lie ahead in assigning functionality to susceptibility SNPs. For example, most effect sizes are small relative to effects seen in monogenic diseases, with per allele odds ratios usually ranging from 1.15 to 1.3. It is unclear whether current molecular biology methods have enough resolution to differentiate such small effects. Our objective here is therefore to provide a set of recommendations to optimize the allocation of effort and resources in order to maximize the chances of elucidating the functional contribution of specific loci to the disease phenotype. It has been estimated that 88% of currently identified disease-associated SNPs are intronic or intergenic. Thus, in this paper we will focus our attention on the analysis of non-coding variants and outline a hierarchical approach for post-GWAS functional studies.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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