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Enregistrement W2171829532 · doi:10.2217/fca.10.28

Translating Genomic Analyses into Improved Management of Coronary Artery Disease

2010· review· en· W2171829532 sur OpenAlexafffund
Christopher T. Johansen, Matthew B. Lanktree, Robert A. Hegele

Notice bibliographique

RevueFuture Cardiology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGenome-wide association studyCoronary artery diseaseGenetic variationGenetic associationGenetic architectureMedicineLocus (genetics)GeneticsCADGenetic predispositionDiseaseBioinformaticsComputational biologySingle-nucleotide polymorphismBiologyQuantitative trait locusGenotypeInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human genetic variation can modulate pathophysiologic processes that alter susceptibility to complex disease. Recent genomic analyses have sought to identify how common genetic variation alters susceptibility to coronary artery disease (CAD). From genome-wide association studies (GWAS), common genetic variants in several novel chromosomal loci have been associated with CAD. GWAS identified the 9p21 locus as the strongest independent genetic CAD risk factor, along with 11 additional loci that harbor common genetic variants associated with increased CAD risk. A thorough understanding of human genetic variation and genomic analyses will be crucial to understand how GWAS-identified loci increase susceptibility to CAD. This article outlines the relevance of genetic variation in the elucidation of novel CAD risk factors and the clinical utility of genetic variants in the management and treatment of CAD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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