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Enregistrement W2069667220 · doi:10.1038/sj.clpt.6100135

Using HapMap Tools in Pharmacogenomic Discovery: The Thiopurine Methyltransferase Polymorphism

2007· article· en· W2069667220 sur OpenAlexfundno aff
Terreia S. Jones, Wentao Yang, William E. Evans, Mary V. Relling

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of General Medical SciencesAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesMcGill University
Mots-clésInternational HapMap ProjectThiopurine methyltransferasePharmacogenomicsSingle-nucleotide polymorphismHaplotypePharmacogeneticsLinkage disequilibriumSNPBiologyGenetics1000 Genomes ProjectCandidate geneGenotypingSNP genotypingImputation (statistics)Computational biologyGeneAlleleGenotypeMedicineInternal medicineComputer scienceAzathioprine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One purpose of the International HapMap Project is to provide a genome-wide resource to discover pharmacogenetic determinants of drug response. The thiopurine methyltransferase (TPMT) 719A>G single-nucleotide polymorphism (SNP) causes decreased TPMT activity, increased intracellular thiopurines, and drug toxicities. Using HapMap cell lines and 3.3 million SNPs, we tested whether the TPMT 719A>G SNP could be identified as predicting TPMT phenotype. Assuming TPMT was a candidate gene, five SNPs and four haplotypes predicted TPMT phenotype, two of which were in complete linkage disequilibrium with the functional 719A>G SNP. We also used a genome-wide approach to rank all 17,542 genes as predictors of TPMT activity. A TPMT haplotype, HAP1, significantly predicted TPMT phenotype; however, haplotypes of 96 genes ranked higher than TPMT. Our findings show that HapMap resources are useful for pharmacogenetic discovery when the candidate gene is known, but challenges remain for definitive gene identification when a genome-wide agnostic approach is employed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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