Genetic and physiological insights into the metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome (MetS) is a common phenotype that is clinically defined by threshold values applied to measures of central obesity, dysglycemia, dyslipidemia, and/or elevated blood pressure, which must be present concurrently in any one of a variety of combinations. Insulin resistance, although not a defining component of the MetS, is nonetheless considered to be a core feature. MetS is important because it is rapidly growing in prevalence and is strongly related to the development of cardiovascular disease. To define etiology, pathogenesis and expression of MetS, we have studied patients, specifically Canadian families and communities. One example is familial partial lipodystrophy (FPLD), a rare monogenic form of insulin resistance caused by mutations in either LMNA, encoding nuclear lamin A/C (subtype FPLD2), or in PPARG, encoding peroxisomal proliferator-activated receptor-gamma (subtype FPLD3). Because it evolves slowly and recapitulates key clinical and biochemical attributes, FPLD seems to be a useful monogenic model of MetS. A second example is the disparate MetS prevalence between two Canadian aboriginal groups that is mirrored by disparate prevalence of diabetes and cardiovascular disease. Careful phenotypic evaluation of such special cases of human MetS by using a wide range of diagnostic methods, an approach called "phenomics," may help uncover early presymptomatic disease biomarkers, which in turn might reveal new pathways and targets for interventions for MetS, diabetes, and atherosclerosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».