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Enregistrement W4394530421 · doi:10.6084/m9.figshare.20056739

Additional file 1 of Letter to the Editor: An ultra-sensitive assay using cell-free DNA fragmentomics for multi-cancer early detection

2022· dataset· en· W4394530421 sur OpenAlexaff
Hua Bao, Zheng Wang, Xiaoji Ma, Wei Guo, Xiangyu Zhang, Wanxiangfu Tang, Xin Chen, Xinyu Wang, Yikuan Chen, Shaobo Mo, Naixin Liang, Qianli Ma, Shu‐Yu Wu, Xiuxiu Xu, Shuang Chang, Wei Yulin, Xian Zhang, Hairong Bao, Rui Liu, Shanshan Yang, Ya Jiang, Xue Wu, Yaqi Li, Long Zhang, Fengwei Tan, Qi Xue, Fangqi Liu, Sanjun Cai, Shugeng Gao, Junjie Peng, Jian Zhou, Yang Shao

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNAComputational biologyCancerComputer scienceMolecular biologyCancer researchChemistryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1 : Supplementary Table 1. Participant demographics and baseline characteristics. Supplementary Table 2. Performance of the first-level cancer detection model. Supplementary Table 3. Performances of the cancer detection model on different subgroups based on clinical characteristics. Supplementary Table 4. Cancer detection model robustness test using downsampled (4× to 1× coverage depths) WGS data. Each downsampled coverage depth was repeated five times. Supplementary Table 5. Performances of the cancer detection model on extra healthy volunteer and at-risk patient cohort. Supplementary Table 6. The performance of the second level cancer origin model shown in the confusion matrix table. Supplementary Table 7. Cancer origin model robustness test using downsampled (4× to 1× coverage depths) WGS data. Each downsampled coverage depth was repeated five times.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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 enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6900,185

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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