Editorial: Multi-omics: Trends and applications in clinical research
Notice bibliographique
Résumé
Omics-based studies have substantially contributed to the emergence and progress of systems biology over the past decades. Each layer of omics data provides a unique perspective on the biological system at a particular molecular level (e.g., RNA, proteins, metabolites), with all levels being involved in different yet inter-related biological processes. However, data at any individual omics level cannot fully explain how these different multi-layered biological processes interact and how they lead to emergence of complex phenotypes. To answer these questions, multi-omics strategies have been increasingly employed to obtain a broader view of the interactions that connect genotypes to phenotypes of interest. Omics data integration can provide a more reliable and holistic picture of the biochemistry and dynamics of biological systems, as compared to data from any omics layer alone. Multi-omics is also a powerful tool for discovery and prioritization of biomarkers, which is a topic of high interest in clinical research. To understand biological processes within the systems biology context, various statistical and computational tools are typically employed in multi-omics studies. In clinical studies, data integration across different omics is a promising tool for the early detection of various diseases, as well as for evaluating the efficacy of different treatments. Therefore, the aim of this Research Topic was to cover advances in the multi-omics research field with consideration of clinical applications. This Research Topic of five articles involves multi-omics studies of different diseases.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».