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Enregistrement W4395667837 · doi:10.1038/s41588-024-01725-7

Multi-ancestry genome-wide association study of kidney cancer identifies 63 susceptibility regions

2024· review· en· W4395667837 sur OpenAlexaff
Mark P. Purdue, Diptavo Dutta, Mitchell J. Machiela, Bryan R. Gorman, Timothy Winter, Dayne Okuhara, Sara Cleland, Aida Ferreiro-Iglesias, Paul Scheet, Aoxing Liu, Chao Wu, Samuel O. Antwi, James Larkin, Stênio C Zequi, Maxine Sun, Keiko Hikino, Ali Hajiran, Keith A. Lawson, Flavio Mavignier Cárcano, Odile Blanchet, Brian Shuch, Kenneth G. Nepple, G. Margue, Debasish Sundi, W. Ryan Diver, Maria Aparecida Azevedo Koike Folgueira, Adrie van Bokhoven, Florencia Neffa, Kevin M Brown, Jonathan N. Hofmann, Jongeun Rhee, Meredith Yeager, Nathan R Cole, Belynda D Hicks, Michelle R Manning, Amy Hutchinson, N. Rothman, Wen‐Yi Huang, W. Marston Linehan, Adriana Lori, Matthieu Ferragu, Merzouka Zidane-Marinnes, Sérgio Serrano, Wesley J Magnabosco, Ana Paula Vilas, Ricardo Decia, Florencia Carusso, Laura S Graham, Kyra Anderson, Mehmet Asım Bilen, Cletus A. Arciero, Isabelle Pellegrin, Solène Ricard, Ghislaine Scélo, Rosamonde E. Banks, Naveen S Vasudev, Naeem Soomro, Grant D. Stewart, Adebanji Adeyoju, Stephen Bromage, David Hrouda, Norma Gibbons, Poulam M. Patel, Mark Sullivan, Andrew Protheroe, Francesca I Nugent, Michelle J Fournier, Xiaoyu Zhang, Lisa J Martin, Maria Komisarenko, Timothy Eisen, Sonia Cunningham, Denise C. Connolly, Robert G. Uzzo, Давид Заридзе, Anush Mukeria, Ivana Holcátová, Anna Horňáková, Lenka Foretová, Vladimir Janout, Dana Mates, Viorel Jinga, Ștefan Rașcu, Mirjana Mijušković, Slaviša Savić, Saša Milosavljević, Valérie Gaborieau, Behnoush Abedi‐Ardekani, James McKay, Mattias Johansson, Larry Phouthavongsy, L. Anne Hayman, Jason Li, Ilinca Lungu, Stephania M Bezerra, Aline G. de Souza, Cláudia Tarcila Gomes Sares, Rodolfo B Reis, Fábio Pescarmona Gallucci, Mauricio D Cordeiro, Mark Pomerantz, Gwo‐Shu M. Lee, Matthew L. Freedman, Anhyo Jeong, Samantha Greenberg, Alejandro Sanchez, R. Houston Thompson, Vidit Sharma, David D Thiel, Colleen T. Ball, Diego Abreu, Elaine T. Lam, William Carlos Nahas, Viraj A. Master, Alpa V. Patel, Jean‐Christophe Bernhard, Neal D. Freedman, Pierre Bigot, Rui Manuel Reis, Leandro M. Colli, Antonio Finelli, Brandon J. Manley, Chikashi Terao, Toni K. Choueiri, Dirce M Carraro, Richard S. Houlston, Jeanette E. Eckel‐Passow, Philip H Abbosh, Andrea Ganna, Paul Brennan, Jian Gu, Stephen J. Chanock

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésBiologyKidney cancerGenome-wide association studyOdds ratioLocus (genetics)Expression quantitative trait lociQuantitative trait locusGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenetic associationCancerGenetic architectureKidney diseaseGeneGenotypeInternal medicineMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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