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Enregistrement W4394385459 · doi:10.6084/m9.figshare.23884334

Additional file 2 of Neurodevelopmental risk and adaptation as a model for comorbidity among internalizing and externalizing disorders: genomics and cell-specific expression enriched morphometric study

2023· dataset· en· W4394385459 sur OpenAlexaff
Nanyu Kuang, Zhaowen Liu, Gechang Yu, Xinran Wu, Benjamin Becker, Huaxin Fan, Songjun Peng, Kai Zhang, Jiajia Zhao, Jujiao Kang, Guiying Dong, Xing‐Ming Zhao, Barbara J. Sahakian, Trevor W. Robbins, Wei Cheng, Jianfeng Feng, Günter Schumann, Lena Palaniyappan, Jie Zhang

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityAdaptation (eye)GenomicsBiologyPsychologyComputational biologyClinical psychologyDevelopmental psychologyGeneticsNeurosciencePsychiatryGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 2: Table S1. Demographics of the three transdiagnostic categories and healthy control. Table S2. Frequency of each single mental disorders within each group. Table S3. FUMA summary for main significant loci for cortical thickness. Table S4. FUMA summary for main significant loci for cortical surface area. Table S5. Genes associated with cortical thickness in single internalizing-specific and externalizing-specific regions. Table S6. Genes associated with cortical surface area in comorbid-specific regions. Table S7. Single-cell RNA sequencingdatasets. Table S8. Results of case control for SA between three diagnostic families and healthy controls. Table S9.Results of ANOVA and Turkey Test for SA. Table S10. Results of case control for CT between three diagnostic families and healthy controls. Table S11. Results of ANOVA and Turkey Test for CT. Table S12. Results considering thought disorders. Table S13. FUMA summary for main 76 significant loci for cortical thickness. Table S14. FUMA summary for main 139 significant loci for cortical surface area. Table S15. Genes associated with cortical surface area in comorbid-specific regions. Table S16. Genes associated with cortical thickness in single internalizing-specific and externalizing-specific regions. Table S17. Significantly enriched terms/phenotypes on genes associated with cortical surface area in comorbid-specific regions. Table S18. Significantly enriched terms/phenotypes on genes associated with cortical thickness in single internalizing-specific and externalizing-specific regions. Table S19. Different brain regions share genes involved in biological processes. Table S20. Genes associated with cortical surface area in comorbid-specific regions. Table S21. Genes associated with cortical thickness in single internalizing-specific and externalizing-specific regions. Table S22. Significantly enriched terms/phenotypes on genes associated with cortical surface area in comorbid-specific regions. Table S23. Significantly enriched terms/phenotypes on genes associated with cortical thickness in single internalizing-specific and externalizing-specific regions. Table S24. Cell type specificity analysis for cortical surface area. Table S25. Cell type specificity analysis for cortical thickness. Table S26. The conversion rate between single diagnostic families and comorbidity group. Table S27. Results of case control for stress score between three diagnostic families and healthy controls. Table S28. Results considering ADHD and MDD.

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)0,019
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 enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7750,098

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,232 · 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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