Additional file 1 of Variability of polygenic prediction for body mass index in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Development of the multi-ancestry (MAMA) and UKBB PRS in AWI-Gen and the Estonian Biobank. Figure S1. A. Grid of p-value thresholds (5E-08 to 1) at which PRS were computed to determine the best predictive one. B. Selected bar plots of p-value thresholds at which PRS were computed, indicating the best predictive one. Table S2. Development of the South African PRS using the AWI-Gen dataset. Table S3. Development of the West African PRS using the AWI-Gen dataset. Table S4. Clumping and LD parameters in the full AWIGen target dataset before splitting into training and validation. Table S5: Clumping and LD parameters in the AWIGen South target dataset before splitting into training and validation. Table S6. Clumping and LD parameters in the full AWIGen West target dataset before splitting into training and validation. Table S7. PRS and sex interaction models. Table S8. PRS and sex interaction models using inverse rank normalized BMI adjusted for age and principal components. Table S9. PRS and socioeconomic status interaction full model. Table S10. PRS and alcohol interaction full model. Table S11. PRS and smoking status full model. Table S12. PRS and physical activity interaction full model.
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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,769 | 0,111 |
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 ».