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Enregistrement W2131881507 · doi:10.1002/9780470015902.a0006021.pub3

Sickle Cell Disease as a Multi‐Factorial Condition

2017· other· en· W2131881507 sur OpenAlexaff
Martin H. Steinberg, Madeleine Verhovsek

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2017
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus (genetics)BiologyGeneticsPhenotypeEpistasisGeneFetal hemoglobinSickle cell anemiaDiseaseCellInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The phenotype of sickle cell anaemia is heterogeneous. Although all patients have the identical sickle haemoglobin mutation, the type, severity and frequency of complications are variable. The products of epistatic modifying genes, along with environmental influences, interact to determine the disease phenotype. Haemoglobin F concentration and its distribution among erythrocytes are likely the most important genetic modulator of disease severity. Polymorphic variation in several genetic loci, including BCL11A in chromosome 2p, the HBS1L‐MYB locus in 6q23 and the C‐T polymorphism 5′ to HBG2 on chromosome 11p, are associated with differences in haemoglobin F gene expression. ZBTB7A in chromosome 19p, along with BCL11A, is a major suppressor of haemoglobin F expression. α ‐Thalassaemia is the other major modulator of sickle cell disease. In addition to haemoglobin F and α ‐thalassaemia, some evidence exists that genes influencing endothelial activation, inflammation, red blood cell hydration and haemostasis might contribute to phenotypic diversity. Key Concepts Sickle cell anaemia is a single‐gene disorder with heterogeneous clinical features. The phenotype of sickle cell anaemia is affected by epistatic modifier genes. Haemoglobin F is the best‐known genetic modifier of sickle cell anaemia. Polymorphisms in three established quantitative trait loci modulate haemoglobin F. High haemoglobin F levels are associated with reduced mortality and the rate of viscosity–vaso‐occlusive complications. The locus of the haemoglobin F effect is the sickle erythrocyte. The distribution of concentrations of haemoglobin F among sickle erythrocytes is likely to be the critical determinant of its clinical effects. Co‐inheritance of α‐thalassaemia is associated with reduced rates of haemolysis and vasculopathic complications, but an increased incidence of viscosity–vaso‐occlusive manifestations. Candidate gene and genome‐wide association studies have identified genes that potentially affect sickle cell disease phenotype by modifying disease pathogenesis. It is likely that many genes, each playing a small role, contribute to the phenotypic heterogeneity of disease.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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