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Enregistrement W2587795232 · doi:10.1089/jir.2016.0117

Interferon-Stimulated Gene Expression as a Preferred Biomarker for Disease Activity in Aicardi–Goutières Syndrome

2017· article· en· W2587795232 sur OpenAlexaff
Ben X. Wang, Stephanie A. Grover, Pekka Kannus, Grace Yoon, Ronald M. Laxer, E. Ann Yeh, Eleanor N. Fish

Notice bibliographique

RevueJournal of Interferon & Cytokine Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésISG15BiomarkerGeneMutationErythrocyte sedimentation rateInterferonMedicineImmunologyDiseaseBiologyPathologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aicardi-Goutières syndrome (AGS) is an early-onset, genetic disease characterized by recurrent fever, multifocal lesions of the brain, and systemic autoimmunity. We report on 3 AGS patients, 2 siblings with an RNASEH2A gene mutation and 1 patient with a SAMHD1 gene mutation. Serial analysis of peripheral blood from all 3 AGS patients showed consistently elevated expression of the interferon-stimulated genes (ISGs): ISG15, RSAD2, and IFI27, not observed in unaffected family members. Enumeration of circulating white blood cells and platelets and examination of C-reactive protein showed no significant deviation from the normal range for Patient 2 with the RNASEH2A mutation and Patient 3 with the SAMHD1 mutation, even when Patient 2 had magnetic resonance imaging abnormalities and ongoing febrile episodes. Erythrocyte sedimentation rates fluctuated within the normal range for Patient 2, with some elevation, yet, were in the normal range during the second febrile episode when there were accompanying neurological abnormalities. These preliminary data suggest that ISG expression may be a more specific indicator of disease activity in comparison to standard inflammatory markers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,306 · 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'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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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