A predictive model for canine dilated cardiomyopathy—a meta-analysis of Doberman Pinscher data
Notice bibliographique
Résumé
Dilated cardiomyopathy is a prevalent and often fatal disease in humans and dogs. Indeed dilated cardiomyopathy is the third most common form of cardiac disease in humans, reported to affect approximately 36 individuals per 100,000 individuals. In dogs, dilated cardiomyopathy is the second most common cardiac disease and is most prevalent in the Irish Wolfhound, Doberman Pinscher and Newfoundland breeds. Dilated cardiomyopathy is characterised by ventricular chamber enlargement and systolic dysfunction which often leads to congestive heart failure. Although multiple human loci have been implicated in the pathogenesis of dilated cardiomyopathy, the identified variants are typically associated with rare monogenic forms of dilated cardiomyopathy. The potential for multigenic interactions contributing to human dilated cardiomyopathy remains poorly understood. Consistent with this, several known human dilated cardiomyopathy loci have been excluded as common causes of canine dilated cardiomyopathy, although canine dilated cardiomyopathy resembles the human disease functionally. This suggests additional genetic factors contribute to the dilated cardiomyopathy phenotype.This study represents a meta-analysis of available canine dilated cardiomyopathy genetic datasets with the goal of determining potential multigenic interactions relating the sex chromosome genotype (XX vs. XY) with known dilated cardiomyopathy associated loci on chromosome 5 and the PDK4 gene in the incidence and progression of dilated cardiomyopathy. The results show an interaction between known canine dilated cardiomyopathy loci and an unknown X-linked locus. Our study is the first to test a multigenic contribution to dilated cardiomyopathy and suggest a genetic basis for the known sex-disparity in dilated cardiomyopathy outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».