Datasets for "A Partitioned 88-Loci Psoriasis Genetic Risk Score Reveals HLA and Non-HLA Contributions to Clinical Phenotypes in a Newfoundland Psoriasis Cohort"
Notice bibliographique
Résumé
We have genotyping data at 88 loci for 654 psoriasis cases of European ancestry from the Newfoundland region of Canada. DNA was genotyped on the Affymetrix UK Biobank Axiom Array (ThermoFisher) using a GeneTitan Multi-Channel Instrument (Applied Biosystems). SNPs were called using Analysis Power Tools 2.10.2.2 (Affymetrix, https://www.affymetrix.com/support/developer/powertools/changelog/index.html). Samples and SNPs passed quality control using the parameters of call rate >97% and Dish QC >82%.The resulting genotype .vcfs were scanned with ‘snpflip’ (https://github.com/biocore-ntnu/snpflip) using the GRCh37 build of the human genome reference sequence maintained by the University of California, Santa Cruz (http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/bigZips/hg19.fa.gz) to identify reversed and ambiguous-stranded SNPs, which were flipped and removed (respectively) using Plink (http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/), and the remaining sites were sorted using Plink (www.cog-genomics.org/plink/2.0/). The weighted genetic risk score (wGRS) was calculated as the sum of the number of risk alleles weighted by the OR of that allele. The GRS-ALL was calculated as the weighted GRS using all 88 SNPs, the GRS-HLA was calculated using the 11 SNPs found in the HLA region (chr6:28510120-33480577 in GRCh38), and the GRS-noHLA was calculated using the 77 non-HLA SNPs. The calculations were performed in Plink.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».