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Distinct germline genetic susceptibility profiles identified for common non-Hodgkin lymphoma subtypes
Sonja I. Berndt, Joseph Vijai, Yolanda Benavente, Nicola J. Camp, Alexandra Nieters, Zhaoming Wang, Karin E. Smedby, Geffen Kleinstern, Henrik Hjalgrim, Caroline Besson, Christine F. Skibola, Lindsay M. Morton, Angela Brooks‐Wilson, Lauren R. Teras, Charles E. Breeze, Joshua Arias, Hans‐Olov Adami, Demetrius Albanes, Kenneth C. Anderson, Stephen M. Ansell, Bryan A. Bassig, Nikolaus Becker, Parveen Bhatti, Brenda M. Birmann, Paolo Boffetta, Paige M. Bracci, Paul Brennan, Elizabeth E. Brown, Laurie Burdett, Lisa Cannon‐Albright, Ellen T. Chang, Brian C.‐H. Chiu, Charles C. Chung, Jacqueline Clavel, Pierluigi Cocco, Graham A. Colditz, Lucía Conde, David V. Conti, David G. Cox, Karen Curtin, Delphine Casabonne, Immaculata De Vivo, Arjan Diepstra, W. Ryan Diver, Ahmet Doǧan, Christopher K. Edlund, Lenka Foretová, Joseph F. Fraumeni, Attilio Gabbas, Hervé Ghesquières, Graham G. Giles, Sally L. Glaser, Martha Glenn, Bengt Glimelius, Jian Gu, Thomas M. Habermann, Christopher A. Haiman, Corinne Haïoun, Jonathan N. Hofmann, Theodore R. Holford, Elizabeth A. Holly, Amy Hutchinson, Aalin Izhar, Rebecca D. Jackson, Ruth F. Jarrett, Rudolph Kaaks, Eleanor Kane, Laurence N. Kolonel, Yinfei Kong, Peter Kraft, Anne Kricker, Annette Lake, Qing Lan, Charles Lawrence, Dalin Li, Mark Liebow, Brian K. Link, Corrado Magnani, Marc Maynadié, James McKay, Mads Melbye, Lucia Miligi, Roger L. Milne, Thierry Jo Molina, Alain Monnereau, Rebecca Montalvan, Kari E. North, Anne J. Novak, Kenan Onel, Mark P. Purdue, Kristin A. Rand, Elio Ríboli, Jacques Riby, Eve Roman, Gilles Salles, Douglas W. Sborov, Richard K. Severson, Tait D. Shanafelt, Martyn T. Smith, Alexandra Smith, Kevin Song, Lei Song, Melissa C. Southey, John J. Spinelli, Anthony Staines, Deborah M. Stephens, Heather J. Sutherland, Kaitlyn Tkachuk, Carrie A. Thompson, Hervé Tilly, Lesley F. Tinker, Ruth C. Travis, Jennifer Turner, Celine M. Vachon, Claire M. Vajdic, Anke van den Berg, David J. Van Den Berg, Roel Vermeulen, P. Vineis, Sophia S. Wang, Elisabete Weiderpass, George J. Weiner, Stephanie J. Weinstein, Nicole Wong Doo, Yuanqing Ye, Meredith Yeager, Kai Yu, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Yawei Zhang, Tongzhang Zheng, Elad Ziv, Joshua Sampson, Nilanjan Chatterjee, Kenneth Offit, Wendy Cozen, Xifeng Wu, James R. Cerhan, Stephen J. Chanock, Susan L. Slager, Nathaniel Rothman
Notice bibliographique
RevueLeukemia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCilagDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteMedical Research CouncilCelgeneJanssen PharmaceuticalsGilead SciencesServierAmgenPfizerGlaxoSmithKlineWorld Health OrganizationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésGenome-wide association studyBiologyHeritabilityGeneticsGenetic associationGenetic architectureGermlineMissing heritability problemLocus (genetics)Quantitative trait locusSingle-nucleotide polymorphismGeneGenotype
Résumé
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,800
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 tête enseignante, 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
Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon