Multi-omic approach to identify phenotypic modifiers underlying cerebral demyelination in X-linked adrenoleukodystrophy
Notice bibliographique
Résumé
These are the data tables used to produce results in the publication: "Multi-omic approach to identify phenotypic modifiers underlying cerebral demyelination in X-linked adrenoleukodystrophy." Phillip A. Richmond & Frans van der Kloet et al. Submitting to Frontiers in Cellular and Developmental Biology, 2020, Peroxisomal Special Issue. These tables include normalized measurements from four omics technologies, with no identifying information included. For details on processing, see the manuscript or contact: prichmond (at) cmmt (dot) ubc (dot) ca. Description of Files Sample mapping 20180314_sib_pairs.xlsx Excel sheet describing family numbering, etc. used as a mapping table within the sheets below. Methylation: DMRs_5_Families_ALL_0.10DB_Dec2019.csv Significant methylated regions with delta beta at least 10 percent when a single family is left out ALD_Deconvoluted_Betas_Dec2019.csv All fitted betas for every subject (single CpG) ALD_Limma_Final_Dec2019_CHR.csv All fitted effects using limma modeling per CpG RNA: Count_data.txt The raw count table summed at the gene level using featureCounts. Pvalues_all_23_01_2019.csv All pvalues and log fold changes for the genes included in the modeling process (also with family left out) Tmm_norm_counts_5_2_2020.csv Tmm normalized RNA count data Proteomic Report_Precursor_Peptides.xls The proteomic data as an excel spreadsheet Pvalues_prot_13_3_2019.xlsx The pvalues and log fold changes (also with family left out) Lipids: Lipid_data.csv The lipid data (metabolites with missings are removed) Pvalues_lipids.csv Pvalues for the lipid data (also with family left out) NOTE: For use of these data files for processing and reproducing results of the manuscript, please see https://github.com/Phillip-a-richmond/ALD_Modifier_Project.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,170 | 0,036 |
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 ».