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Enregistrement W2161771297 · doi:10.1073/pnas.1222878110

Genomic responses in mouse models poorly mimic human inflammatory diseases

2013· article· en· W2161771297 sur OpenAlexaff
Junhee Seok, H. Shaw Warren, Alex G. Cuenca, Michael Mindrinos, Henry V. Baker, Weihong Xu, Daniel R. Richards, Grace P. McDonald-Smith, Hong Gao, Laura Hennessy, Celeste C. Finnerty, Cecilia M. López, Shari Honari, Ernest E. Moore, Joseph P. Minei, Joseph Cuschieri, Paul E. Bankey, Jeffrey L. Johnson, Jason L. Sperry, Avery B. Nathens, Timothy R. Billiar, Michael A. West, Marc G. Jeschke, Matthew B. Klein, Richard L. Gamelli, Nicole S. Gibran, Bernard H. Brownstein, Carol Miller‐Graziano, Steve E. Calvano, Philip H. Mason, J. Perren Cobb, Laurence G. Rahme, Stephen F. Lowry, Ronald V. Maier, Lyle L. Moldawer, David N. Herndon, Ronald W. Davis, Wenzhong Xiao, Ronald G. Tompkins, Amer Abouhamze, Ulysses J. Balis, David Camp, Asit K. De, Brian G. Harbrecht, Amit Kaushal, Grant E. O’Keefe, Kenneth T. Kotz, Weijun Qian, David Schoenfeld, Michael B. Shapiro, Geoffrey M. Silver, Richard Smith, John D. Storey, Robert Tibshirani, Mehmet Toner, Julie Wilhelmy, Bram Wispelwey, Wing H. Wong

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésComputational biologyHuman studiesTranslational medicineTranslational researchAnimal modelInflammatory responseBiologyBioinformaticsMedicineInflammationImmunologyGeneticsBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cornerstone of modern biomedical research is the use of mouse models to explore basic pathophysiological mechanisms, evaluate new therapeutic approaches, and make go or no-go decisions to carry new drug candidates forward into clinical trials. Systematic studies evaluating how well murine models mimic human inflammatory diseases are nonexistent. Here, we show that, although acute inflammatory stresses from different etiologies result in highly similar genomic responses in humans, the responses in corresponding mouse models correlate poorly with the human conditions and also, one another. Among genes changed significantly in humans, the murine orthologs are close to random in matching their human counterparts (e.g., R(2) between 0.0 and 0.1). In addition to improvements in the current animal model systems, our study supports higher priority for translational medical research to focus on the more complex human conditions rather than relying on mouse models to study human inflammatory diseases.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3 007
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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