Additional file 2 of Rare predicted loss-of-function variants of type I IFN immunity genes are associated with life-threatening COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Table S1. Number of genes tested and Genomic inflation factor for each model and variant set. Table S2. Complete results of the genome-wide burden joint analysis, trans-pipeline meta-analysis and trans-ethnic meta-analysis on rare variants. Table S3. Best results of the genome-wide burden analysis on rare variants under a co-dominant and dominant model. Table S4. TLR7 homozygous and hemizygous variants (AF < 0.01). Table S5. Results of the genome-wide burden analysis on common and rare variants under a co-dominant model. Table S6. Results of the genome-wide burden analyses for the candidate genes identified by GWAS under co-dominant model. Table S7. Characteristics of patients and controls in the full sample and according to the inclusion in the Zhang Q. et al., Science 2020 paper. Table S8. Carriers of rare pLOF/bLOF variants in genes involved in type I IFN immunity to influenza virus. Table S9. Branchpoint variants identified by BPHunter and characteristics of the carriers. Table S10. Age and sex stratified analysis for the 15 type I IFN-related loci. Table S11. Enrichment analysis of rare variants, including missense and inframe variants, in genes involved in type I IFN immunity in the full cohort of 3269 cases and 1373 controls. Table S12. pLI and CoNeS distribution of the analyzed genes.
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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 | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,868 | 0,128 |
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 ».