Principle considerations for the use of transcriptomics in doping research
Notice bibliographique
Résumé
Over the course of the past decade, technical progress has enabled scientists to investigate genome-wide RNA expression using microarray platforms. This transcriptomic approach represents a promising tool for the discovery of basic gene expression patterns and for identification of cellular signalling pathways under various conditions. Since doping substances have been shown to influence mRNA expression, it has been suggested that these changes can be detected by screening the blood transcriptome. In this review, we critically discuss the potential but also the pitfalls of this application as a tool in doping research. Transcriptomic approaches were considered to potentially provide researchers with a unique gene expression signature or with a specific biomarker for various physiological and pathophysiological conditions. Since transcriptomic approaches are considerably prone to biological and technical confounding factors that act on study subjects or samples, very strict guidelines for the use of transcriptomics in human study subjects have been developed. Typical field conditions associated with doping controls limit the feasibility of following these strict guidelines as there are too many variables counteracting a standardized procedure. After almost a decade of research using transcriptomic tools, it still remains a matter of future technological progress to identify the ultimate biomarker using technologies and/or methodologies that are sufficiently robust against typical biological and technical bias and that are valid in a court of law.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».