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Enregistrement W4289260965 · doi:10.1038/s41588-022-01115-x

Cross-ancestry genome-wide meta-analysis of 61,047 cases and 947,237 controls identifies new susceptibility loci contributing to lung cancer

2022· review· en· W4289260965 sur OpenAlexaff
Jinyoung Byun, Younghun Han, Yafang Li, Jun Xia, Erping Long, Jiyeon Choi, Xiangjun Xiao, Meng Zhu, Wen Zhou, Ryan Sun, Yohan Bossé, Zhuoyi Song, Ann G. Schwartz, Christine M. Lusk, Þórunn Rafnar, Kāri Stefánsson, Tongwu Zhang, Zhao Wei, Rowland W. Pettit, Yanhong Liu, Xihao Li, Hufeng Zhou, Kyle M. Walsh, Ivan P. Gorlov, Olga Y. Gorlova, Dakai Zhu, Susan M. Rosenberg, Susan M. Pinney, Joan E. Bailey‐Wilson, Diptasri Mandal, Mariza de Andrade, Colette Gaba, James C. Willey, Ming You, Marshall W. Anderson, John K. Wiencke, Demetrius Albanes, Stephan Lam, Adonina Tardón, Chu Chen, Gary E. Goodman, Stig Bojeson, Hermann Brenner, Maria Teresa Landi, Stephen J. Chanock, Mattias Johansson, Thomas Muley, Angela Risch, H.‐Erich Wichmann, Heike Bickeböller, David C. Christiani, Gad Rennert, Susanne M. Arnold, John K. Field, Sanjay Shete, Loı̈c Le Marchand, Olle Melander, Hans Brunnström, Geoffrey Liu, Angeline S. Andrew, Lambertus A. Kiemeney, Hongbing Shen, Shanbeh Zienolddiny, Kjell Grankvist, Mikael Johansson, Neil E. Caporaso, Angela Cox, Yun‐Chul Hong, Jian‐Min Yuan, Philip Lazarus, Matthew B. Schabath, Melinda C. Aldrich, Alpa V. Patel, Qing Lan, Nathaniel Rothman, Fiona Taylor, Linda Kachuri, John S. Witte, Lori C. Sakoda, Margaret R. Spitz, Paul Brennan, Xihong Lin, James McKay, Christopher I. Amos

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensSinai Health SystemPublic Health OntarioLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingCancer Research UKSheffield Hospitals CharityKaiser PermanenteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesCancer Prevention and Research Institute of TexasNational Human Genome Research InstituteWorld Health Organization
Mots-clésBiologyGeneticsGenomeGenome-wide association studyLung cancerCancerComputational biologySingle-nucleotide polymorphismGeneOncologyGenotype

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations121
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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