Genetic association study of plasma creatine kinase levels in the Montreal Heart Institute Hospital Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Il a déjà été démontré que les statines (ou inhibiteurs de la HMG-CoA réductase) sont efficaces pour réduire le LDL-cholestérol et elles se sont depuis établies comme étant le pilier dans le traitement de la dyslipidémie. Toutefois, environ 10 pourcent des utilisateurs de statines souffrent d'effets indésirables, généralement sous forme de myopathie qui est souvent accompagnée d’un taux élevé de la créatine kinase (CK) plasmatique. Il est fréquent que les patients doivent arrêter les statines à cause d’un taux de CK dépassant un seuil de référence. Nous avons examiné le taux de CK de près de 6000 participants de la biobanque de l’ICM, qui ont récemment été génotypés à l'aide de la micropuce d'ADN ExomChip d'Illumina. Des études antérieures ont démontré une association significative entre le taux de CK plasmatique et des polymorphismes génétiques et nous avons cherché à répliquer ces résultats par association génétique et à l'aide du test SKAT pour les polymorphismes rares. Nous avons répliqué les résultats dans le gène CKM (rs11559024, p=1.59x10-23) et le gène LILRB5 (rs12975366, p=1.44x10-26) dans le chromosome 19. Nous espérons que ces résultats seront éventuellement utilisés en clinique pour la prédiction des taux de référence de CK personnalisés selon le profil génétique des patients utilisateurs de statines.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».