Cathy Barr: Genetics and neurobiology of childhood psychiatric and cognitive disorders
Notice bibliographique
Résumé
Cathy Barr completed her Ph.D. in molecular biology at the University of Texas, Graduate School of Biomedical Sciences (M.D. Anderson Cancer Center) in Houston, Texas, followed by postdoctoral training in the genetics of complex behaviors at Yale University and the Hospital for Sick Children in Toronto. Currently serving as a Senior Scientist at both the Hospital for Sick Children and the Krembil Research Institute (University Health Network) and as a Professor in the Departments of Psychiatry and Physiology at The University of Toronto, Dr. Barr investigates the genetic foundations of behavior, cognition, and psychiatric disorders with established genetic predispositions. Her research mainly focuses on childhood-onset conditions, including depression, attention-deficit/hyperactivity disorder, reading disabilities, and Tourette syndrome, with special emphasis on understanding shared risk factors across disorders – a critical area given that children with neurodevelopmental disorders face a fivefold increased risk of depression. Through innovative approaches, Dr. Barr and her research team have successfully identified risk-contributing genes. They are investigating how DNA variations in these genes influence gene function and neural cell behavior. In this Genomic Press Interview, she generously shares insights from her groundbreaking research into the genetic underpinnings of childhood psychiatric and neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».