Powered for Success: Considerations for Using the Candidate Gene Approach in Rheumatic Diseases in the Post-genomics Era
Notice bibliographique
Résumé
Genetic factors play a substantive role in the susceptibility of ankylosing spondylitis (AS), as evidenced by its high heritability (> 90%) and considerable recurrence risk ratio (λs = 50–80)1. Powered by 3 AS genome-wide association studies (GWAS), 26 genetic loci have reached genome-wide significance, accounting for about 25% of the overall heritability1,2,3. The overwhelming majority of the genetic contribution is provided by the HLA-B27 variant. The most efficient method for gene identification at present appears to be association-based studies, which integrate genetic and epidemiological principles. Association-based studies have benefited immensely from the characterization of a large number of single-nucleotide polymorphism (SNP) markers, linkage disequilibrium (LD) data from the HapMap project, and more recently, the 1000 Genomes Project (www.1000genomes.org/), and the development of high-throughput genotyping technologies. The candidate gene approach focuses on associations between genetic variation within prespecified genes of interest and disease phenotypes. The selection of candidate genes is most often based on a priori knowledge of the proposed gene function on a particular trait. In this issue of The Journal , Nossent, et al present results of a cross-sectional and longitudinal study examining the relationship between 2 tumor necrosis factor-α (TNF-α) gene promoter polymorphisms with serum TNF levels and clinical outcomes, in a white Norwegian AS cohort4. Multiple lines of evidence support a key role for TNF-α in AS pathogenesis. Despite the lack of consistent association between TNF-α promoter polymorphisms and AS susceptibility5,6, it is conceivable that variants from this gene are involved in disease expression, such as extraarticular manifestations or disease severity, or with selected endophenotypes such as serum TNF-α levels or pharmacogenetic response. The study by Nossent, et al comprised a total of 335 patients with AS. They reported that the TNF-α –308 … Address correspondence to Dr. Rahman, 154 Le Marchant Road, 1 South, St. John’s, Newfoundland A1C 5B8, Canada. E-mail: prahman{at}mun.ca
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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 | 0,395 | 0,566 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».