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Enregistrement W4396863977 · doi:10.1038/s41588-024-01732-8

Genetic mapping across autoimmune diseases reveals shared associations and mechanisms

2024· article· en· W4396863977 sur OpenAlexaff
Matthew R. Lincoln, Noah Connally, Pierre‐Paul Axisa, Christiane Gasperi, Mitja Mitrovič, David A. van Heel, Cisca Wijmenga, Sebo Withoff, Iris H. Jonkers, Leonid Padyukov, Ashley Beecham, Nikolaos A. Patsopoulos, Chris Cotsapas, David R. Booth, An Goris, Annette Oturai, Janna Saarela, B. Fontaine, Bertrand Hemmer, Martin Claes, Frauke Zipp, Sandra D’Alfonso, Filippo Martinelli Boneschi, Bruce Taylor, Hanne F. Harbo, Ingrid Kockum, Jan Hillert, Tomas Olsson, Rogier Hintzen, Lisa F. Barcellos, Lars Alfredsson, Federica Esposito, Roland Martinꝉ, Jonathan L. Haines, Margaret A. Pericak‐Vance, Adrian J. Ivinson, Graeme J. Stewart, David A. Hafler, Stephen L. Hauser, Alastair Compston, Gil McVean, Philip L. De Jager, Stephen Sawcer, Jakob L. McCauley, Stephen S. Rich, Robert Graham, Patrick M. Gaffney, Carl D. Langefeld, Timothy J. Vyse, Sung Chun, Shamil Sunyaev

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesWeill Institute for Neurosciences, University of California, San FranciscoNational Institute of Mental HealthIrving Medical Center, Columbia UniversityUniversity of California, San FranciscoUniversity of OxfordNational Multiple Sclerosis SocietyGenentechMenzies Institute for Medical ResearchUniversità degli Studi del Piemonte OrientaleOklahoma Medical Research FoundationKarolinska InstitutetDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Human Genome Research InstituteNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustRijksuniversiteit GroningenUniversity of TasmaniaNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesLupus Research AllianceHarvard NeuroDiscovery CenterU.S. Department of Health and Human ServicesCase Western Reserve UniversityUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésBiologyAlleleGeneticsQuantitative trait locusMechanism (biology)Computational biologyGenome-wide association studyEvolutionary biologyGeneGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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