An integrative ‘Omics’ solution to the detection of recombinant human erythropoietin and blood doping
Notice bibliographique
Résumé
Administration of recombinant human erythropoietin (rHumanEPO) improves sporting performance and hence is frequently subject to abuse by athletes, although rHumanEPO is prohibited by the WADA. Approaches to detect rHumanEPO doping have improved significantly in recent years but remain imperfect. A new transcriptomic-based longitudinal screening approach is being developed that has the potential to improve the analytical performance of current detection methods. In particular, studies are being funded by WADA to identify a 'molecular signature' of rHumanEPO doping and preliminary results are promising. In the first systematic study to be conducted, the expression of hundreds of genes were found to be altered by rHumanEPO with numerous gene transcripts being differentially expressed after the first injection and further transcripts profoundly upregulated during and subsequently downregulated up to 4 weeks postadministration of the drug; with the same transcriptomic pattern observed in all participants. The identification of a blood 'molecular signature' of rHumanEPO administration is the strongest evidence to date that gene biomarkers have the potential to substantially improve the analytical performance of current antidoping methods such as the Athlete Biological Passport for rHumanEPO detection. Given the early promise of transcriptomics, research using an 'omics'-based approach involving genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics should be intensified in order to achieve improved detection of rHumanEPO and other doping substances and methods difficult to detect such a recombinant human growth hormone and blood transfusions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».