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Enregistrement W4394224713 · doi:10.6084/m9.figshare.13466701

Additional file 1 of Adiposity, metabolites, and colorectal cancer risk: Mendelian randomization study

2020· dataset· en· W4394224713 sur OpenAlexaff
Caroline J. Bull, Joshua A. Bell, Neil Murphy, Eleanor Sanderson, George Davey Smith, Nicholas J. Timpson, Barbara L. Banbury, Demetrius Albanes, Sonja I. Berndt, Stéphane Bezieau, D. Timothy Bishop, Hermann Brenner, Daniel D. Buchanan, Andrea N. Burnett‐Hartman, Graham Casey, Sergi Castellvı́-Bel, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Amanda J. Cross, Albert de la Chapelle, Jane C. Figueiredo, Steven Gallinger, Susan M. Gapstur, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Jochen Hampe, Heather Hampel, Tabitha A. Harrison, Michael Hoffmeister, Li Hsu, Wen‐Yi Huang, Jeroen R. Huyghe, Mark A. Jenkins, Corinne E. Joshu, Temitope O. Keku, Tilman Kühn, Sun‐Seog Kweon, Loı̈c Le Marchand, Christopher I. Li, Li Li, Annika Lindblom, Vicente Martín, Anne M. May, Roger L. Milne, Vı́ctor Moreno, Polly A. Newcomb, Kenneth Offit, Shuji Ogino, Amanda I. Phipps, Elizabeth A. Platz, John D. Potter, Conghui Qu, J. Ramón Quirós, Gad Rennert, Elio Ríboli, Lori C. Sakoda, Clemens Schafmayer, Robert E. Schoen, Martha L. Slattery, Catherine M. Tangen, Cornelia M. Ulrich, Fränzel J.B. van Duijnhoven, Bethany Van Guelpen, Kala Visvanathan, Pavel Vodička, Ludmila Vodičková, Hansong Wang, Emily White, Alicja Wolk, Michael O. Woods, Anna H. Wu, Peter T. Campbell, Wei Zheng, Ulrike Peters, Emma E. Vincent, Marc J. Gunter

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationColorectal cancerGeneticsBiologyInternal medicineBioinformaticsMedicineCancerGeneGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Table S1. Genetic variants used to instrument BMI, WHR and metabolites. Table S2. Assesment of instrument strength. Table S3. Colorectal cancer case distributions by study, sex and site. Table S4. LogOR colorectal cancer per SD higher BMI or WHR. Table S5. Beta change in NMR-detected metabolite per SD higher BMI or WHR. Table S6. LogOR colorectal cancer per SD higher BMI or WHR-driven NMR-detected metabolite. Table S7. Risk of overall colorectal cancer per SD higher adipose or metabolite trait, estimated using multivariable Mendelian randomization. Table S8. Posthoc investigations.

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 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)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4570,066

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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