KDRD评估发现可重复性
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KDRD评估发现可重复性
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AI 综述
Jiao等提出并验证KDRD框架,可利用单一研究的汇总关联统计量,估算显著关联在条件相近的独立研究中重复出现的预期程度,并据此计算所需样本量。在英国生物样本库45个脑相关性状的蛋白质组学关联分析中,KDRD随机子采样估计与Dice相似系数结果接近。 使用完整数据时,45个性状中33个达到至少中等可重复性,19个达到高可重复性;KDRD估算显示,要让全部45个性状均达到中等和高可重复性,分别约需20万和50万名参与者。
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最新进展11月4日 00:00
KDRD:利用单一研究的汇总关联统计量评估发现可重复性报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- bioRxiv · BioinformaticsKDRD:利用单一研究的汇总关联统计量评估发现可重复性
Yixin Zhang 等开发 KDRD,利用单一研究的汇总关联统计量估算显著关联的预期可重复性,并支持样本量计算。完整数据中,45 个脑相关性状有 33 个达到至少中等可重复性、19 个为高可重复性;全部性状达到中等和高可重复性分别约需 200,000 与 500,000 名参与者。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。