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A Genome-wide Association Study Identifies Risk Alleles in Plasminogen and P4HA2 Associated with Giant Cell Arteritis
F. David Carmona, Augusto Vaglio, Sarah Mackie, José Hernández‐Rodríguez, Paul A. Monach, Santos Castañeda, Roser Solans, Inmaculada C. Morado, Javier Narváez, Marc Ramentol-Sintas, Colin Pease, Bhaskar Dasgupta, Richard A. Watts, Nader Khalidi, Carol A. Langford, Steven R. Ytterberg, Luigi Boiardi, Lorenzo Beretta, Marcello Govoni, Giacomo Emmi, Francesco Bonatti, Marco A. Cimmino, Torsten Witte, Thomas Neumann, Julia U. Holle, Verena Schönau, L. Sailler, T. Papo, Julien Haroche, Alfred Mahr, Luc Mouthon, Øyvind Molberg, Andreas P. Diamantopoulos, Alexandre E. Voskuyl, Elisabeth Brouwer, Thomas Daikeler, Christoph T. Berger, Eamonn Molloy, Lorraine O’Neill, Daniël Blockmans, Benedicte A. Lie, Paul J. McLaren, Timothy J. Vyse, Cisca Wijmenga, Yannick Allanore, Bobby P. C. Koeleman, Jennifer H. Barrett, María C. Cid, Carlo Salvarani, Peter A. Merkel, Ann W Morgan, Miguel Á. González‐Gay, Javier Martı́n, José Luís Callejas-Rubio, Luis Caminal‐Montero, Marc Corbera‐Bellalta, Eugenio de Miguel, J. Bernardino Díaz López, María Jesús García-Villanueva, Carmen Gómez‐Vaquero, Mercedes Guijarro‐Rojas, Ana Hidalgo-Conde, Begoña Marí-Alfonso, Agustín Martínez Berriochoa, Aleida Martínez Zapico, Victor M. Martinez-Taboada, José A. Miranda‐Filloy, Jordi Monfort, Norberto Ortego‐Centeno, Mercedes Pérez-Conesa, Sergio Prieto‐González, Enrique Raya, Raquel Ríos-Fernández, Julio Sánchez-Martín, B. Sopeña, Laura Tío, Ainhoa Unzurrunzaga, Andrew Gough, John D. Isaacs, Michael R. Green, Neil McHugh, Lesley Hordon, Sanjeet Kamath, Mohammed Nisar, Yusuf Patel, Cee-Seng Yee, Robert C. Stevens, Pradip Nandi, Anupama Nandagudi, Stephen Jarrett, Zhongxia Li, Sarah Levy, Susan P. Mollan, Abdel Salih, Oliver Wordsworth, Emma Sanders, Esme Roads, Anne Gill, Lisa Carr, Christine Routledge, Karen Culfear, Asanka Nugaliyadde, Lynne James, Jenny Spimpolo, Andy Kempa, Felicity Mackenzie, Rosanna Fong, Genessa Peters, Bridie Rowbotham, Zahira Masqood, Jane Hollywood, Prisca Gondo, Rose Wood, Steve Martin, Lubna Rashid, James Robinson, Mike Morgan, Louise Sørensen, John Taylor, Simon Carette, Sharon A. Chung, David Cuthbertson, Lindsy Forbess, Ora Gewurz‐Singer, Gary S. Hoffman, Curry L. Koening, Kathleen Maksimowicz‐McKinnon, Carol A. McAlear, Larry W. Moreland, Christian Pagnoux, Philip Seo, Ulrich Specks, Robert Spiera, Antoine G. Sreih, Kenneth J. Warrington, Michael Weisman
Notice bibliographique
RevueThe American Journal of Human Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCollege of Pharmacy, University of MichiganMedical Research CouncilNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Center for Research ResourcesJunta de AndalucíaRare Diseases Clinical Research NetworkMinisterio de Economía y CompetitividadInstituto de Salud Carlos IIINational Institute for Health and Care ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustUniversity of Michigan
Mots-clésGiant cell arteritisGenome-wide association studyVasculitisAlleleBiologyImputation (statistics)Genetic associationGeneticsGenotypeGeneImmunologyMedicineDiseasePathologySingle-nucleotide polymorphism
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,274
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Citations104
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon