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Enregistrement W2066831189 · doi:10.3899/jrheum.150036

Intestinal Dysbiosis and Potential Consequences of Microbiome-altering Antibiotic Use in the Pathogenesis of Human Rheumatic Disease

2015· letter· en· W2066831189 sur OpenAlexvenueno aff
José U. Scher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineAnkylosing spondylitisDiseaseImmunologyHuman leukocyte antigenMicrobiomeDysbiosisRheumatoid arthritisAutoimmune diseaseAlleleEpigeneticsReactive arthritisGeneticsBioinformaticsArthritisBiologyGut floraGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The etiopathogenesis of chronic, rheumatic autoimmune disorders has been the focus of intense research since their initial literary description.Despite much scientific iteration, the current hypothesis postulates that the natural history of most such diseases is complex and multifactorial.Ultimately, it is thought that both genetic factors (including epigenetic) and environmental influences determine the fate of predisposed subjects, who then develop clinically evident disease.The modern notion that autoimmune arthritides are the result of polygenic interactions dates back to the mid-1970s when it was shown that HLA-B27 conferred a high risk for classic ankylosing spondylitis (AS) 1 , followed by the description of the shared epitope hypothesis in 1987, which posited that HLA class II alleles, particularly DR-β1, conferred higher risk for the development of rheumatoid arthritis (RA) 2 .This, along with the advent of the Human Genome Project and the upsurge of genome-wide association studies, had led to an overly optimistic and, arguably, reductionist understanding of the etiology of inflammatory arthropathies.The last 3 decades have seen an ever-expanding use of high-throughput DNA sequencing by multiple groups in a quest to ascribe risk-alleles to the various autoimmune and rheumatic syndromes.This effort has resulted in, among other advances, the identification of many HLA and non-HLA risk alleles associated with disease and the emergence of a functional genomics approach to discovery and validation of immune pathways and molecular mechanisms implicated in the pathogenesis of these disorders 3,4 .Although the influence of heritability for many of these arthritides is considerable, current genetic discoveries can only explain up to 20% of the variance in RA and in juvenile idiopathic arthritis (JIA) 3,4 .These include many HLA alleles (particularly HLA-A2, HLA-DR5, and HLA-DR8), and a handful of non-HLA loci (i.e., PTPN22, MI, SLC11A6, and WISP3).Importantly, mendelian patterns of inheritance

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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