HTR2C haplotypes and antipsychotics‐induced weight gain: X‐linked multimarker analysis
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The 5HT2C receptor (HTR2C) has been hypothesized to represent an important modulator in feeding behavior. Evidence was based on the observation that knock-out mice for the HTR2C receptor gene develop obesity and that many antipsychotics (AP) with potent HTR2C antagonism may induce weight gain in susceptible individuals. Pharmacogenetic studies focusing either on the Cys23Ser polymorphism or on the -759C/T promoter polymorphism of the X-linked HTR2C receptor gene revealed significant findings for the -759C/T polymorphism, however, no study has performed haplotype analyses for both polymorphisms. METHODS: We analyzed three functional polymorphisms (Cys23Ser, -759C/T, and (GT)12-18/(CT) 4-5) of the HTR2C in 139 schizophrenic patients mainly treated with clozapine. Weight gain was assessed over a time course of 6-14 weeks (mean 8.2 weeks). RESULTS: Single marker and haplotype analysis revealed no significant associations with AP-induced weight gain. The haplotype Long-C-Ser was protective against weight gain, but the number of subjects available for that analysis was small. CONCLUSIONS: Our pilot study did not detect any significant haplotype conferring risk for antipsychotic-induced weight gain although the statistical model took into account the X-linked heterogeneity and did correct for confounding factors (i.e., ethnicity, medications, clinical response, time of assessment).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».