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Enregistrement W2507045987 · doi:10.1016/j.dib.2016.07.047

Data on gene and protein expression changes induced by apabetalone (RVX-208) in ex vivo treated human whole blood and primary hepatocytes

2016· article· en· W2507045987 sur OpenAlexaff
Sylwia Wasiak, Dean Gilham, Laura Tsujikawa, Christopher Halliday, Karen Norek, Reena G. Patel, Kevin G. McLure, Peter R. Young, Allan Gordon, Ewelina Kulikowski, Jan Johansson, Michael Sweeney, Norman C.W. Wong

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBromodomainEx vivoHistoneEpigeneticsGene expressionBiologyApolipoprotein BGeneMolecular biologyIn vitroBiochemistryCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apabetalone (RVX-208) inhibits the interaction between epigenetic regulators known as bromodomain and extraterminal (BET) proteins and acetyl-lysine marks on histone tails. Data presented here supports the manuscript published in Atherosclerosis "RVX-208, a BET-inhibitor for Treating Atherosclerotic Cardiovascular Disease, Raises ApoA-I/HDL and Represses Pathways that Contribute to Cardiovascular Disease" (Gilham et al., 2016) [1]. It shows that RVX-208 and a comparator BET inhibitor (BETi) JQ1 increase mRNA expression and production of apolipoprotein A-I (ApoA-I), the main protein component of high density lipoproteins, in primary human and African green monkey hepatocytes. In addition, reported here are gene expression changes from a microarray-based analysis of human whole blood and of primary human hepatocytes treated with RVX-208.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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