Bench-to-bedside review: Association of genetic variation with sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Susceptibility and response to infectious disease is, in part, heritable. Initial attempts to identify the causal genetic polymorphisms have not been entirely successful because of the complexity of the genetic, epigenetic, and environmental factors that influence susceptibility and response to infectious disease and because of flaws in study design. Potential associations between clinical outcome from sepsis and many inflammatory cytokine gene polymorphisms, innate immunity pathway gene polymorphisms, and coagulation cascade polymorphisms have been observed. Confirmation in large, well conducted, multicenter studies is required to confirm current findings and to make them clinically applicable. Unbiased investigation of all genes in the human genome is an emerging approach. New, economical, high-throughput technologies may make this possible. It is now feasible to genotype thousands of tag single nucleotide polymorphisms across the genome in thousands of patients, thus addressing the issues of small sample size and bias in selecting candidate polymorphisms and genes for genetic association studies. By performing genome-wide association studies, genome-wide scans of nonsynonymous single nucleotide polymorphisms, and testing for differential allelic expression and copy number polymorphisms, we may yet be able to tease out the complex influence of genetic variation on susceptibility and response to infectious disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».