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Enregistrement W4308680005 · doi:10.1128/mbio.02626-22

Genomic Variation across a Clinical Cryptococcus Population Linked to Disease Outcome

2022· article· en· W4308680005 sur OpenAlexafffund
Poppy Sephton-Clark, Jennifer L. Tenor, Dena L. Toffaletti, Nancy Meyers, Charles Giamberardino, Síle F. Molloy, Julia R. Palmucci, Adrienne K Chan, Tarsizio Chikaonda, Robert S. Heyderman, Mina C. Hosseinipour, Newton Kalata, Cecilia Kanyama, Christopher Kukacha, Duncan Lupiya, Henry C. Mwandumba, Thomas S. Harrison, Tihana Bicanic, John R. Perfect, Christina A. Cuomo

Notice bibliographique

RevuemBio · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBroad InstituteMedical Research CouncilCanadian Institute for Advanced ResearchNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésCryptococcus neoformansCryptococcosisBiologyImmune systemCryptococcusDiseasePathogenPopulationHost (biology)Fungal pathogenGenetic variationGeneticsImmunologyMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

growth data, we utilize genome-wide association approaches to examine the genetic basis of virulence. Genes with significant associations display virulence attributes in both murine and rabbit models, demonstrating that our approach can identify potential links between genetic variants and patho-biologically significant phenotypes.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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