A data-centric perspective on exposomics data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposomics represents a systematic approach to investigate the etiology of diseases by formally integrating individuals’ entire environmental exposures and associated biological responses into the traditional genotype-phenotype framework. The field is largely enabled by various omics technologies which offer practical means to comprehensively measure key components in exposomics. The bottleneck in exposomics has gradually shifted from data collection to data analysis. Effective and easy-to-use bioinformatics tools and computational workflows are urgently needed to help obtain robust associations and to derive actionable insights from the observational, heterogenous, and multi-omics datasets collected in exposomics studies. This data-centric perspective starts with an overview of the main components and common analysis workflows in exposomics. We then introduce six computational approaches that have proven effective in addressing some key analytical challenges, including linear modeling with covariate adjustment, dimensionality reduction for covariance detection, neural networks for identification of complex interactions, network visual analytics for organizing and interpreting multi-omics results, Mendelian randomization for causal inference, and cause-effect validation by coupling effect-directed analysis with dose-response assessment. Finally, we present a series of well-designed web-based tools, and briefly discuss how they can be used for exposomics data analysis.
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 | 0,038 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».