Statistical Analysis of High-Throughput Genetic Data Jiahua Chen (University of British Columbia),
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen the rapid accumulation of various types of genomic information due to concerted efforts by the scientific community and advances in molecular technologies. The publication of the human genome sequences and the sequences of many other species represent a great milestone in our scientific his-tory. In addition, a large number of genetic variants responsible for the diversity seen in a given organism have also been identified. For example, more than 10 million “common ” single nucleotide polymorphisms (SNPs) are estimated to be present in humans, and a many of these have been discovered and documented in the literature and public databases. Parallel to SNP discovery, microarrays have made it possible to examine gene expression levels at the genome level, to study genomic-wide DNA copy number changes, which are ubiquitous in human DNA, but especially in cancer tissue, to identify essentially all the binding targets of a transcription factor under different conditions, to evaluate epigenetic controls of genetic regulation, and to collect other types of information across the whole genome. All of these great successes in knowledge and data acquisition have created opportunities and challenges for statisticians, mathematicians, computer scientists, engineers, physicists, and other quantitative scientists to work closely with biologists and biomed-ical researchers. Mathematical scientists can assist biologists to utilize efficiently such enormous amounts of data, to identify genetic variants underlying human diseases, to dissect biological pathways and address
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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 | 0,009 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».