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Enregistrement W4396721881 · doi:10.1016/j.ajhg.2024.04.011

Integrative multi-omics analyses to identify the genetic and functional mechanisms underlying ovarian cancer risk regions

2024· article· en· W4396721881 sur OpenAlexaff
Eileen Dareng, Simon G. Coetzee, Jonathan P. Tyrer, Pei-Chen Peng, Will Rosenow, Stephanie Chen, Brian Davis, Felipe Segato Dezem, Ji-Heui Seo, Robbin Nameki, Alberto Luiz P. Reyes, Katja K.H. Aben, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Gerasimos Aravantinos, Elisa V. Bandera, Laura E. Beane Freeman, Matthias W. Beckmann, Alicia Beeghly‐Fadiel, Javier Benı́tez, Marcus Q. Bernardini, Line Bjørge, Amanda Black, Natalia Bogdanova, Kelly L. Bolton, James D. Brenton, Agnieszka Budziłowska, Ralf Bützow, Hui Cai, Ian Campbell, Rikki Cannioto, Jenny Chang‐Claude, Stephen J. Chanock, Kexin Chen, Georgia Chenevix‐Trench, Yoke-Eng Chiew, Linda S. Cook, Anna DeFazio, Joe Dennis, Jennifer A. Doherty, Thilo Dörk, Andreas du Bois, Matthias Dürst, Gabrielle Ene, Peter A. Fasching, James M. Flanagan, Renée T. Fortner, Florentia Fostira, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Graham G. Giles, Marc T. Goodman, Jacek Gronwald, Christopher A. Haiman, Niclas Håkansson, Florian Heitz, Michelle A.T. Hildebrandt, Estrid Høgdall, Claus Høgdall, Ruea‐Yea Huang, Allan Jensen, Michael E. Jones, Daehee Kang, Beth Y. Karlan, Anthony N. Karnezis, Linda E. Kelemen, Catherine J. Kennedy, Э. К. Хуснутдинова, Lambertus A. Kiemeney, Susanne K. Kjær, Jolanta Kupryjańczyk, Marilyne Labrie, Diether Lambrechts, Melissa C. Larson, Nhu D. Le, Jenny Lester, Lian Li, Jan Lubiński, Michael Lush, Jeffrey R. Marks, Keitaro Matsuo, Taymaa May, Iain A. McNeish, Usha Menon, Stacey A. Missmer, Francesmary Modugno, Melissa Moffitt, Álvaro N.A. Monteiro, Kirsten B. Moysich, Steven A. Narod, Tú Nguyen‐Dumont, Kunle Odunsi, Håkan Olsson, N. Charlotte Onland‐Moret, Sue K. Park, Tanja Pejović, Jennifer B. Permuth, Anna Piskorz, Darya Prokofyeva, Marjorie J. Riggan, Harvey A. Risch, Cristina Rodríguez‐Antona, Mary Anne Rossing, Dale P. Sandler, V. Wendy Setiawan, Kang Shan, Honglin Song, Melissa C. Southey, Helen Steed, Rebecca Sutphen, Anthony J. Swerdlow, Soo‐Hwang Teo, Kathryn L. Terry, Pamela J. Thompson, Liv Cecilie Vestrheim Thomsen, Linda Titus, Britton Trabert, Ruth C. Travis, Shelley S. Tworoger, Ellen Valen, Els Van Nieuwenhuysen, Digna Velez Edwards, Robert A. Vierkant, Penelope M. Webb, Clarice R. Weinberg, R Weise, Nicolas Wentzensen, Emily White, Stacey J. Winham, Alicja Wolk, Yin Ling Woo, Anna H. Wu, Yan Li, Drakoulis Yannoukakos, Nur Zeinomar, Wei Zheng, Argyrios Ziogas, Andrew Berchuck, Ellen L. Goode, David G. Huntsman, Celeste Leigh Pearce, Susan J. Ramus, Thomas A. Sellers, Matthew L. Freedman, Kate Lawrenson, Joellen M. Schildkraut, Dennis J. Hazelett, Jasmine Plummer, Siddhartha Kar, Michelle R. Jones, Paul D.P. Pharoah, Simon A. Gayther

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaPublic Health OntarioPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of CalgaryLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteBC Cancer AgencyAlberta Health ServicesWomen's College HospitalUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioNational Institutes of HealthCedars-Sinai Medical Center
Mots-clésOvarian cancerGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismBiologyEpithelial ovarian cancerOncologyCancerBioinformaticsGeneticsInternal medicineComputational biologyMedicineGenotypeGene

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,305 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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