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Enregistrement W4406312686 · doi:10.1212/nxg.0000000000200232

Neonatal Encephalopathy

2025· article· en· W4406312686 sur OpenAlexaff
Anastasia Ambrose, Vanda McNiven, Diane Wilson, Aleksandra Tempes, Mary Underwood, Vann Chau, Andreas Schulze, Agnieszka Wyszyńska, Karl C. Desch, Anna R. Malik, Saadet Mercimek‐Andrews

Notice bibliographique

RevueNeurology Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenAlberta Health ServicesMcMaster Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniwersytet WarszawskiInternational Society on Thrombosis and Haemostasis
Mots-clésIn silicoGeneEncephalopathyPathogenicityBiologyCopy-number variationGenetic variantsGeneticsMedicineComputational biologyBioinformaticsGenomeInternal medicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Neonatal encephalopathy (NE) is characterized by an abnormal level of consciousness with or without seizures in the neonatal period. It affects 1-6/1,000 live term newborns. We applied genome sequencing (GS) in term newborns with NE to investigate the underlying genetic causes. Methods: We enrolled term newborns according to inclusion/exclusion criteria during their Neonatal Intensive Care admission. We performed GS trio and applied bioinformatic tools. We developed pipelines for manual filters. We applied in silico prediction tools, protein 3D modeling, and functional characterization to assess the pathogenicity of variants. Results: variants may be causative of NE in our study. Discussion: ) that may cause NE. We believe that protein 3D modeling is an important tool to assess the pathogenicity of CNVs and may advance the discoveries of novel genetic diseases. However, functional characterization of missense variants is essential for discoveries of novel genetic diseases. It seems that GS can help identify more candidate genes compared with ES.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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