PI-43Gene expression in human mononuclear cells in response to reactive sulfonamide metabolites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS To identify genes differentially expressed in sulfamethoxazole (SMX)-sensitive and resistant individuals. METHODS Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were isolated from 2 volunteers: one sensitive to SMX, and one not. The cells were incubated at 37°C in a humidified CO2 atmosphere for 0, 4, or 8 hours with 100μM SMX-NO, the presumed toxic nitroso-metabolite of the parent SMX. At the designated times, RNA was isolated from the cells using Trizol followed by an Rneasy column. RNA quality was analyzed by an Agilent 2100 Bioanalyzer. Each sample was biotinylated and hybridized to an Affymatrix HGU133 plus 2.0 gene chip and scanned for the expression of 38,500 well characterized human genes. RESULTS Initially 19 genes implicated in stress, apoptosis or immune activation were identified that are expressed five-fold higher in the control, but not in the sensitized individual. These include 5 heat shock proteins, TNF-α, apoptosis-inducing kinase, MAPKKK1, ras, CD58, and a calcium membrane channel protein. CONCLUSIONS Study of the differential gene expression by individuals exposed to toxic drug metabolites will help us to understand the mechanisms of cell death involved in adverse drug reactions. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2005) 79, P18–P18; doi: 10.1016/j.clpt.2005.12.064
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».