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Enregistrement W2537143772 · doi:10.1186/s13223-016-0158-5

Genetic and epigenetic studies of atopic dermatitis

2016· review· en· W2537143772 sur OpenAlexvenueno aff
Lianghua Bin, Donald Y.M. Leung

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAstellas Foundation for Research on Metabolic DisordersNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAstellas PharmaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAtopic dermatitisEpigeneticsDiseaseBiologyGenetic predispositionComplex diseaseTwin studyImmunologyMedicineGeneticsGeneHeritabilityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory disease caused by the complex interaction of genetic, immune and environmental factors. There have many recent discoveries involving the genetic and epigenetic studies of AD. A retrospective PubMed search was carried out from June 2009 to June 2016 using the terms “atopic dermatitis”, “association”, “eczema”, “gene”, “polymorphism”, “mutation”, “variant”, “genome wide association study”, “microarray” “gene profiling”, “RNA sequencing”, “epigenetics” and “microRNA”. A total of 132 publications in English were identified. To elucidate the genetic factors for AD pathogenesis, candidate gene association studies, genome-wide association studies (GWAS) and transcriptomic profiling assays have been performed in this period. Epigenetic mechanisms for AD development, including genomic DNA modification and microRNA posttranscriptional regulation, have been explored. To date, candidate gene association studies indicate that filaggrin ( FLG ) null gene mutations are the most significant known risk factor for AD, and genes in the type 2 T helper lymphocyte (Th2) signaling pathways are the second replicated genetic risk factor for AD. GWAS studies identified 34 risk loci for AD, these loci also suggest that genes in immune responses and epidermal skin barrier functions are associated with AD. Additionally, gene profiling assays demonstrated AD is associated with decreased gene expression of epidermal differentiation complex genes and elevated Th2 and Th17 genes. Hypomethylation of TSLP and FCER1G in AD were reported; and miR-155, which target the immune suppressor CTLA - 4 , was found to be significantly over-expressed in infiltrating T cells in AD skin lesions. The results suggest that two major biologic pathways are responsible for AD etiology: skin epithelial function and innate/adaptive immune responses. The dysfunctional epidermal barrier and immune responses reciprocally affect each other, and thereby drive development of AD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations243
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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