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Enregistrement W7119539644 · doi:10.5281/zenodo.3408355

Summary statistics for the InsPIRE consortium (pancreatic islets eQTLs)

2019· dataset· W7119539644 sur OpenAlexafffund
Ana Viñuela, Arushi Varshney, Rashmi B. Prasad, Olof Asplund, Amanda Bennett, Michael Boehnke, Andrew Brown, Michael Erdos, João Fadista, Ola Hansson, Gad Hatem, Cédric Howald, Apoorva K. Iyengar, Paul Johnson, Ulrika Krus, Patrick E. MacDonald, Anubha Mahajan, Jocelyn E. Manning Fox, Narisu Narisu, Vibe Nylander, Peter Orchard, NIkolaos I. Panousis, A. J. Payne, Michael Stitzel, Swarooparani Vadlamudi, Ryan Welch, Francis S. Collins, Karen Mohlke, Anna Gloyn, Emmanouil Dermitzakis, Leif Groop, Stephen Parker

Notice bibliographique

RevueDiscovery Research Portal (University of Dundee) · 2019
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research CouncilAlberta Diabetes FoundationVetenskapsrådetNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean CommissionNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustUniversity of OxfordStiftelsen för Strategisk ForskningEuropean Foundation for the Study of DiabetesAstraZenecaCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Diabetes Association
Mots-clésPancreatic isletsSummary statisticsIsletGene expressionExpression (computer science)Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary statistics for the InsPIRE study: Influence of genetic variants on gene expression in human pancreatic islets – implications for type 2 diabetes This datasets includes eQTLs from 420 pancreatic islets (exon and gene level quantifications) and 27 beta-cells FAC sorted (exon quantifications) form RNA-Seq samples. Full summary statistics and independent associations are included. The full description of methods is currently available here: Bioxiv (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/655670v1).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1130,028

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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