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Enregistrement W4394294426 · doi:10.6084/m9.figshare.24078432

Additional file 1 of Evaluation of pediatric epigenetic clocks across multiple tissues

2023· dataset· en· W4394294426 sur OpenAlexaff
Fang Fang, Linran Zhou, Wei Perng, Carmen J. Marsit, Anna K. Knight, Andrés Cárdenas, Max T. Aung, Marie‐France Hivert, Izzuddin M. Aris, Jaclyn M. Goodrich, Alicia K. Smith, Abigail Gaylord, Rebecca C. Fry, Emily Oken, George O'connor, Douglas M. Ruden, Leonardo Trasande, Julie B. Herbstman, Carlos A. Camargo, Nicole R. Bush, Anne L. Dunlop, Dana Dabelea, Margaret R. Karagas, Carrie V. Breton, Carole Ober, Todd M. Everson, Grier P. Page, Christine Ladd‐Acosta

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsComputer scienceComputational biologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Table S1. Description of 20 participating cohorts. Table S2: Epigenetic clocks information. Table S3: Sample size stratified by tissue types, array platforms and birth term status for each epigenetic clock. Table S4: Number of missing CpGs for each epigenetic clock in this study. Table S5: CpGs in all epigenetic clocks. Table S6: Comparison of epigenetic clocks across self-reported decent-associated population groups. Table S7: Comparison of epigenetic clocks between sexes. Table S8: Comparison of epigenetic ages across different tissues from the same set of participants.

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)0,020
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
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)0,3640,062

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2023
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