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Enregistrement W2040550914 · doi:10.1038/sj.clpt.6100087

The Pharmacogenetics Research Network: From SNP Discovery to Clinical Drug Response

2007· review· en· W2040550914 sur OpenAlexaff
Kathleen M. Giacomini, Christopher M. A. Brett, Russ B. Altman, N L Benowitz, M. Eileen Dolan, David A. Flockhart, J. A. Johnson, Daniel F. Hayes, Teri E. Klein, Ronald M. Krauss, Deanna L. Kroetz, Howard L. McLeod, Anne Nguyen, Mark J. Ratain, Mary V. Relling, Victor I. Reus, Dan M. Roden, Cathy Schaefer, Alan R. Shuldiner, Todd C. Skaar, Kelan G. Tantisira, Rachel F. Tyndale, L Wang, Richard M. Weinshilboum, Scott T. Weiss, Issam Zineh

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2007
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug AbuseWellcome Trust
Mots-clésPharmacogenomicsPharmacogeneticsDrug responseAddictionClinical pharmacologyPharmacologyMedicineDrugDiseaseInformaticsBioinformaticsComputational biologyBiologyPsychiatryGeneticsGenotypeInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NIH Pharmacogenetics Research Network (PGRN) is a collaborative group of investigators with a wide range of research interests, but all attempting to correlate drug response with genetic variation. Several research groups concentrate on drugs used to treat specific medical disorders (asthma, depression, cardiovascular disease, addiction of nicotine, and cancer), whereas others are focused on specific groups of proteins that interact with drugs (membrane transporters and phase II drug-metabolizing enzymes). The diverse scientific information is stored and annotated in a publicly accessible knowledge base, the Pharmacogenetics and Pharmacogenomics Knowledge base (PharmGKB). This report highlights selected achievements and scientific approaches as well as hypotheses about future directions of each of the groups within the PGRN. Seven major topics are included: informatics (PharmGKB), cardiovascular, pulmonary, addiction, cancer, transport, and metabolism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,759
Tête enseignante GPT0,702
Écart entre enseignants0,057 · 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
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

Citations243
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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