Human Phenotype Ontology Annotations for Rare Congenital Conditions: Application to Arthrogryposis Multiplex Congenita
Notice bibliographique
Résumé
Arthrogryposis multiplex congenita (AMC) represents a large, rare group of congenital conditions. This study addressed major challenges in AMC research posed by the lack of systematic frameworks for data collection and the use of inconsistent terminologies and text descriptions. We aimed to systematically review the Human Phenotype Ontology (HPO) terms, encode AMC phenotypic traits as HPO terms, and pilot test the encoding process in a cohort of children with AMC. An international consensus-based dataset for AMC was used to extract phenotypic traits from the fetal period to adulthood. The encoding process was developed by an international expert panel to expand and revise HPO ontology for joint contractures, as the main characterizing traits in AMC. Using a pre-tested mapping algorithm, the HPO mapping process resulted in a 62% complete match, a 12% incomplete match, and a 26% no match. The encoding process included 37 new terms and annotations and 13 re-structures across 10 different joints. The implemented annotations significantly increased the number of available HPO terms for joint contractures in a cohort of children with AMC (p-value = 0.04). Our encoding and annotation approach may be used as a blueprint for systematic HPO (re)annotations for musculoskeletal and non-musculoskeletal phenotypic traits of AMC.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».