Zenodo Archive for "Improved radiation expression profiling by sequential application of sensitive and specific gene signatures"
Notice bibliographique
Résumé
This is the Zenodo archive for the research article "Improved radiation expression profiling by sequential application of sensitive and specific gene signatures" (Mucaki et al. submitted). This archive contains the following dataset which contains violin plots which visualize gene expression patterns of individuals with various hematological conditions or RNA viral infections: "Violin_Plots_for_Mucaki_et_al_2021.zip" Description: Normalized gene expression distributions for genes found in the radiation gene signatures described in the Mucaki et al. (submitted) study (M1-M4, KM3-KM7, SM1-SM5) were visualized by as violin plots. Plots are divided into 3 main sections: Expression of individuals with a hematological condition (Malaria, S. aureus, Sickle Cell and Thrombosis); expression of influenza A infected individuals; or expression from individuals infected with dengue. For each dataset evaluated, diseased individuals are divided by those correctly predicted by the radiation models to be non-irradiated (true negatives; TN), and those erroneously predicted to be radiation-exposed (false positives; FP). If a gene is missing from a particular dataset, both columns for that particular dataset will be empty. Expression from radiation-exposed individuals from Gene Expression Omnibus (GEO) datasets GSE6874 and GSE10640 are also present on the right side of each violin plot (irradiated [Irr.] and non-irradiated [Non]). Note that the Influenza violin plots display expression from 5 sets of influenza infection datasets, and as a consequence, these plots exclude the radiation dataset GSE6874. The number of individuals that comprise each violin plot can be obtained from the Supplementary Tables of Mucaki et al. (submitted). These tables describe the number of false positive count of all models for each dataset evaluated. To determine the number of true negatives present in each violin plot, simply subtract the false positive count from the total number of individuals with the associated disease in the dataset being evaluated (provided in each supplementary table). False positive counts for bloodborne diseases can be found in Supplementary Tables S2B (M1-M4, KM3-KM7) and S6B (SM1-SM5). False positive counts for both Dengue and Influenza Datasets are found in Supplementary Tables S2A (M1-M4, KM3-KM7) and S6D (SM1-SM5).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,211 | 0,193 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».