MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2012641675 · doi:10.1159/000051118

From Family to Pharmacogenetics

2000· article· en· W2012641675 sur OpenAlexaffabout
Pavel Hamet, Daniel Gaudet, Gérard Bouchard, Zdenka Pausová, Johanne Tremblay, Michèle Jomphe, Pierre Larochelle, G Tremblay, Theodore A. Kotchen, Allen W. Cowley, Françis Gossard

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensCégep de ChicoutimiCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilityHeredityPhenotypePharmacogeneticsPopulationTraitGeneticsMedicineBiologyQuantitative trait locusGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is a complex disease in which environment and heredity interact. It is a polygenic trait that can be studied by investigating its intermediate phenotypes. We have selected the population from the Saguenay-Lac St. Jean region because it is a relative genetic isolate. We have found that the prevalence of hypertension at every age level was greater than in a control Canadian population. A sib pair analysis was used to measure familial correlation and heritability of more than 200 phenotypes among which were renal functions, anthropometric measures and cardiac morphology and reactivity. Very strong familial correlations were estimated for several cardiovascular phenotypes. During a pharmacological infusion of norepinephrine, we observed that systolic blood pressure was increased as expected but that the heritable component of this phenotype increased from null at baseline to close to 70%. Preliminary total genome scans completed on the DNA of the participants have selected several regions linked to these phenotypes. This type of study opens the door to pharmacogenetic studies in which sib pairs are analyzed for their concordant or discordant response to a medication.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health GenomicsMême sujetHormonal Regulation and HypertensionTravaux en français237 207