Transcription-Based Prediction of Response to IFNβ Using Supervised Computational Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Changes in cellular functions in response to drug therapy are mediated by specific transcriptional profiles resulting from the induction or repression in the activity of a number of genes, thereby modifying the preexisting gene activity pattern of the drug-targeted cell(s). Recombinant human interferon beta (rIFNbeta) is routinely used to control exacerbations in multiple sclerosis patients with only partial success, mainly because of adverse effects and a relatively large proportion of nonresponders. We applied advanced data-mining and predictive modeling tools to a longitudinal 70-gene expression dataset generated by kinetic reverse-transcription PCR from 52 multiple sclerosis patients treated with rIFNbeta to discover higher-order predictive patterns associated with treatment outcome and to define the molecular footprint that rIFNbeta engraves on peripheral blood mononuclear cells. We identified nine sets of gene triplets whose expression, when tested before the initiation of therapy, can predict the response to interferon beta with up to 86% accuracy. In addition, time-series analysis revealed potential key players involved in a good or poor response to interferon beta. Statistical testing of a random outcome class and tolerance to noise was carried out to establish the robustness of the predictive models. Large-scale kinetic reverse-transcription PCR, coupled with advanced data-mining efforts, can effectively reveal preexisting and drug-induced gene expression signatures associated with therapeutic effects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle