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Enregistrement W2140424180 · doi:10.1111/nep.12635

Prediction of susceptible biomarkers for end stage renal disease among North Indians

2015· article· en· W2140424180 sur OpenAlex
Swayam Prakash, Arkaprabha Sarangi, Gaurav Tripathi, Raj Kumar Sharma, Suraksha Agrawal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésMedicineSingle-nucleotide polymorphismGenome-wide association studyEnd stage renal diseaseLinkage disequilibriumInternational HapMap ProjectGenetic associationInternal medicineDiseaseGenotypeGeneGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Involvement of pro-inflammatory genes has been correlated with basic kidney diseases and end stage renal disease (ESRD). However, results at odds were often noted from such independent association studies. This study proposes a genome wide analysis approach to predict ESRD risk associated genes. METHODS: We included 42 single nucleotide polymorphisms (SNPs) showing association among north Indian ESRD cases and controls. ESRD cases comprised chronic glomerulonephritis (CGN), chronic interstitial nephritis (CIN), hypertension (HTN) and autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). Genotyping data obtained from our prior published reports were compared with Genome-Wide Association Studies (GWAS) SNPs retrieved from HapMap and GWASCentral databases using R-statistical package SNPAssoc. Linkage disequilibrium (LD), gene-gene interaction, classification and regression tree (CART) and pathway analysis were carried out in the present study supplemented with IL-6 and TNF-α levels estimation using enzyme linked immunosorbent assay (ELISA). RESULTS: Comparison of genotyping data with GWAS SNPs revealed significant associations for interleukin (IL)1-RN, IL-6, MTHFR, tumour necrosis factor-α (TNF-α) and CCR3 genes with ESRD. Nine SNPs were commonly associated with CGN, CIN, HTN, ADPKD and ESRD. LD (D = 0.9) and gene-gene interaction (P = 0.0002) analyses revealed significant associations for IL-6 and TNF-α genes. In a consistent manner, CART analysis and functional analysis servers predict predisposing effects for TNF-α and IL-6 with ESRD. Finally, higher body circulating levels were observed for mutant TNF-α and IL-6 alleles among ESRD. CONCLUSION: The study indicates significance for IL-6 and TNF-α gene with basic kidney diseases and ESRD. Extensive statistical tests, pathway analysis and functional assays also reflect attenuated level of significance for these SNPs. In future these may be brought from bench side to clinical practice as diagnostic biomarkers upon external and prospective replication and confirmation among other cohorts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,230 · 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