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Enregistrement W137013804 · doi:10.1385/1-59259-957-5:003

Pharmacogenomics: Historical Perspective and Current Status

2005· review· en· W137013804 sur OpenAlexaff
W. Kalow

Notice bibliographique

RevuePharmacogenomics · 2005
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsPharmacogeneticsDrug responsePersonalized medicineDrugComputational biologyPrecision medicineGenomicsHuman geneticsAction (physics)GeneBiologyGeneticsBioinformaticsMedicineGenomePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacogenomics is an extension of pharmacogenetics, a science described here in terms of five stages of development: 1) some clinical observations predicted genetic alterations of drug response; 2) additional case discoveries led to the term "pharmacogenetics," a concept broadened by 3) many systemic case studies, and the realization of its wide applicability; 4) came the recognition of systematic pharmacogenetic differences between human populations. Then it became clear that 5) most human drug-response differences were multifactorial, caused by many genetic alterations plus environmental factors. The recognition of these complexities, and the advance of genetics into genomics led to the broader science of pharmacogenomics. This led to plans to create "personalized medicine," that is, making drug use more effective and safer by giving drugs that fit a person's genes. Much of the science of genetics, dealing with gene structure, was changed by the realization that gene expression and thereby gene function was variable; this leads to systematic studies of drug action on genes, reversing the traditional studies of genes affecting drug action. Finally, the realization that gene-protein variations contribute to most common diseases leads to efforts of creating new drugs that act on these variants.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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