Is there a genetic cause for cancer cachexia? – a clinical validation study in 1797 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cachexia has major impact on cancer patients' morbidity and mortality. Future development of cachexia treatment needs methods for early identification of patients at risk. The aim of the study was to validate nine single-nucleotide polymorphisms (SNPs) previously associated with cachexia, and to explore 182 other candidate SNPs with the potential to be involved in the pathophysiology. METHOD: A total of 1797 cancer patients, classified as either having severe cachexia, mild cachexia or no cachexia, were genotyped. RESULTS: After allowing for multiple testing, there was no statistically significant association between any of the SNPs analysed and the cachexia groups. However, consistent with prior reports, two SNPs from the acylpeptide hydrolase (APEH) gene showed suggestive statistical significance (P=0.02; OR, 0.78). CONCLUSION: This study failed to detect any significant association between any of the SNPs analysed and cachexia; although two SNPs from the APEH gene had a trend towards significance. The APEH gene encodes the enzyme APEH, postulated to be important in the endpoint of the ubiquitin system and thus the breakdown of proteins into free amino acids. In cachexia, there is an extensive breakdown of muscle proteins and an increase in the production of acute phase proteins in the liver.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».