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Enregistrement W2065507002 · doi:10.1159/000070855

Decreased Frequency of the Tumor Necrosis Factor α –308 Allele in Serbian Patients with Multiple Sclerosis

2003· article· en· W2065507002 sur OpenAlexaff
Jelena Drulović, Dušan Popadić, Šarlota Mesaroš, Irena Dujmović, Ivana Cvetković, Djordje Miljković, Nebojša Stojsavljević, Vera Pravica, Tatjana Pekmezović, Gradimir Bogdanović, M Jarebinski, Marija Mostarica Stojković

Notice bibliographique

RevueEuropean Neurology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisAlleleAllele frequencyMedicineSerbianTumor necrosis factor alphaImmunologyPathologyBiologyGeneticsGenePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor necrosis factor (TNF) alpha has been considered the prototypic cytopathogenic cytokine in multiple sclerosis (MS), but recently this cytokine has been shown to possess significant anti-inflammatory and neuroprotective effects in demyelinating diseases. It has been reported that the TNFalpha -308 polymorphism influences levels of TNFalpha production, and that the rare allele, TNF2, is associated with high TNFalpha production. We investigated the TNFalpha -308 polymorphism in 143 unrelated Serbian patients with MS and 123 ethnically matched, healthy individuals using the allele-specific restriction fragment length polymorphism polymerase chain reaction technique. The frequency of the TNF2 allele was significantly decreased in MS patients (14%) in comparison with controls (24%; p = 0.044). The TNF2 allele had no influence on disease behavior, since it was not associated with the course and severity of MS in this group of patients. The result suggests that in the Serbian population polymorphism at position -308 of TNFalpha or at an adjacent locus might have a role in MS susceptibility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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