No genetic support for a contribution of prostaglandins to the aetiology of androgenetic alopecia
Notice bibliographique
Résumé
Funding sources: The study was supported by the Life & Brain GmbH and the Alfried Krupp von Bohlen und Halbach‐Stiftung. Conflicts of interest: none declared. Madam, Androgenetic alopecia (AGA) is a common age‐dependent trait, characterized by a progressive loss of hair from the scalp. The hair loss may commence during puberty and up to 80% of white men experience some degree of AGA during their lifetime.1 Research has established that two essential aetiological factors for AGA are a genetic predisposition and the presence of androgens (male sex hormones).1 2 A recent meta‐analysis of genome‐wide association studies (GWAS) has increased the number of identified loci associated with this trait at the molecular level to a total of eight.3 However, despite these successes, a large fraction of the genetic contribution remains to be identified. One way to identify further genetic loci is to combine the resource of GWAS datasets with knowledge about specific biological factors likely to be involved in the development of disease. The focused evaluation of a limited number of candidate genes in GWAS datasets avoids the necessity for extensive correction for multiple testing, which typically limits the power for detecting genetic loci at a genome‐wide level.4 Because the presence of genetic association suggests that candidate genes are likely to operate early in the causative chain of events leading to the phenotype, this approach may also function to favour biological pathways for their importance in the development of AGA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,023 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».