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Enregistrement W2079423637 · doi:10.1038/tpj.2014.22

Pharmacogenomic diversity in Singaporean populations and Europeans

2014· article· en· W2079423637 sur OpenAlexafffund
Liam R. Brunham, Sze Ling Chan, R Li, Folefac Aminkeng, X Liu, Woei‐Yuh Saw, Rick Twee‐Hee Ong, Esakimuthu Nisha Pillai, Bruce Carleton, Dorothy Toh, Sing‐Huang Tan, Seok Hwee Koo, E J D Lee, K S Chia, Colin J.D. Ross, Michael R. Hayden, Cynthia Sung, Yik‐Ying Teo

Notice bibliographique

RevueThe Pharmacogenomics Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensBC Children's HospitalChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiomedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational University of SingaporeAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésPharmacogenomicsCYP2C19Genetic diversityAllele frequencyPopulationAlleleMedicineClopidogrelBiologyGeneticsInternal medicineGeneGenotypeEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in the frequency of pharmacogenomic variants may influence inter-population variability in drug efficacy and risk of adverse drug reactions (ADRs). We investigated the diversity of ∼ 4500 genetic variants in key drug-biotransformation and -response genes among three South East Asian populations compared with individuals of European ancestry. We compared rates of reported ADRs in these Asian populations to determine if the allelic differentiation corresponded to an excess of the associated ADR. We identified an excess of ADRs related to clopidogrel in Singaporean Chinese, consistent with a higher frequency of a known risk variant in CYP2C19 in that population. We also observed an excess of ADRs related to platinum compounds in Singaporean CHS, despite a very low frequency of known ADR risk variants, suggesting the presence of additional genetic and non-genetic risk factors. Our results point to substantial diversity at specific pharmacogenomic loci that may contribute to inter-population variability in drug response phenotypes.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,254
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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