Cartilage-specific deletion of prar-gamma in mice results in early endochondral ossification defects and accelerated aging-dependent development of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatology has pioneered in the study of autoantibodies by showing that they are not only involved in pathogenesis but are also highly useful as diagnostic biomarkers.The diagnostic biomarker aspect of autoimmunity has gained increasing importance in cancer and many of the insights gained in Rheumatology have contributed to understanding the significance of autoantibodies in cancer.Features of autoantibodies in rheumatic disorders: In rheumatic diseases no individual autoantibody-antigen system has sufficient combination of sensitivity and specificity to serve as a useful diagnostic biomarker.Instead, several antigen-antibody systems constructed as profiles of biomarkers are highly effective in distinguishing one disorder from another.In lupus, anti-double strand DNA and anti-Sm distinguishes it from scleroderma, where the profile is anti-DNA topoisomerase 1 and anti-centromere proteins.The autoantigensare cell components involved in universal and basic gene expression pathways, such as Sm in precursor mRNA splicing and DNA topoisomerase 1 in DNA replication and transcription [1].Features of autoantibodies in cancer: Autoantibodies in cancer target intracellular molecules referred to as TAAs (tumor-associated antigens).As in rheumatic disorders, no individual autoantibody-antigen system has sensitivity and specificity to serve as a stand-alone diagnostic marker [2].Most tumors show multiple antibody specificities and with panels of TAAanti-TAAs (analogous toprofiles) the cumulative sensitivity and specificity reaches diagnostic significance.Different tumorigenesis pathways are
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».