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Enregistrement W1993788157 · doi:10.1515/cclm.2007.261

Application of leukocyte transcriptomes to assess systemic consequences of risk factors for cardiovascular disease

2007· review· en· W1993788157 sur OpenAlexaff
Diego Ardigò, Sandrine Gaillard, Branko Braam

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseContext (archaeology)PopulationMedicineComputational biologyBioinformaticsRisk analysis (engineering)ImmunologyBiologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention of cardiovascular disease (CVD) remains a major health issue in the Western world. The diagnostic and therapeutic approach is currently based on risk factor assessment and treatment, which adequately predicts CVD at population level, but not at the level of a single individual. This may arise from the fact that the stage and activity of complex disease states are not likely to be captured by a single parameter or a small set of markers and thus may need a more complex representation. The aim of this review is to explore the possibility of pursuing the use of high-throughput gene expression profiling as a way to improve diagnosis, prognosis and monitoring of the disease. Novel chip-based techniques such as oligo- and cDNA microarrays can measure the abundance of thousands of mRNA transcripts in parallel and thus provide a comprehensive picture of the cell phenotype. Circulating white blood cells (WBCs), which are exposed to the systemic environment (including the risk factors) and are directly involved in the low-grade chronic inflammation related to CVD, have the potential to be used in this context to improve phenotyping of the patient. The paper reviews conceptual limitations in the use of risk factors and biomarkers, and shows the rationale beyond the possible use of circulating WBCs or subpopulations as representative cells to monitor systemic consequences of CVD. Methodological issues in performing microarray analysis of WBCs are also addressed, including controversies related to the choice of adequate cell populations and reference samples. Reproducibility and challenges occurring in the definition of a disease-specific gene panel are also discussed. The available proofs of principle from the literature presented in the last section of the review further support exploration of the application of circulating cell transcriptomics in CVD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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