MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405622942 · doi:10.1093/ibd/izae269

Eleven Grand Challenges for Inflammatory Bowel Disease Genetics and Genomics

2024· review· en· W4405622942 sur OpenAlexaff
Greg Gibson, John D. Rioux, Judy H. Cho, Talin Haritunians, Akshaya Thoutam, María T. Abreu, Steven R. Brant, Subra Kugathasan, Jacob L. McCauley, Mark S. Silverberg, Dermot McGovern

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésInflammatory bowel diseaseGenomicsInflammatory Bowel DiseasesMedicineDiseaseGeneticsBiologyGenomeInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past 2 decades have witnessed extraordinary advances in our understanding of the genetic factors influencing inflammatory bowel disease (IBD), providing a foundation for the approaching era of genomic medicine. On behalf of the NIDDK IBD Genetics Consortium, we herein survey 11 grand challenges for the field as it embarks on the next 2 decades of research utilizing integrative genomic and systems biology approaches. These involve elucidation of the genetic architecture of IBD (how it compares across populations, the role of rare variants, and prospects of polygenic risk scores), in-depth cellular and molecular characterization (fine-mapping causal variants, cellular contributions to pathology, molecular pathways, interactions with environmental exposures, and advanced organoid models), and applications in personalized medicine (unmet medical needs, working toward molecular nosology, and precision therapeutics). We review recent advances in each of the 11 areas and pose challenges for the genetics and genomics communities of IBD researchers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInflammatory Bowel DiseasesMême sujetInflammatory Bowel DiseaseTravaux en français237 207