Rationale and Design of a Genetic Study on Cardiometabolic Risk Factors: Protocol for the Tehran Cardiometabolic Genetic Study (TCGS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiometabolic risk factors comprise cardiovascular diseases and/or diabetes, and need to be evaluated in different fields. OBJECTIVE: The primary aim of the Tehran Cardiometabolic Genetic Study (TCGS) is to create a comprehensive genome-wide database of at least 16,000 Tehranians, who are participants of the ongoing Tehran Lipid and Glucose Study (TLGS) cohort. METHODS: TCGS was designed in collaboration with the Research Institute for Endocrine Sciences and the genetic company deCODE. Participants had already been followed for over a 20-year period for major cardiometabolic-related health events including myocardial infarction, stroke, diabetes mellitus, hypertension, obesity, hyperlipidemia, and familial hypercholesterolemia. RESULTS: The TCGS cohort described here comprises 17,186 (86.3%) of the 19,905 TLGS participants who provided a baseline blood sample that was adequate for plasma and deoxyribonucleic acid analysis. This study is comprised of 849 individuals and 3109 families with at least one member having genotype information. Finally, 5977 males and 7422 females with the total genotyping rate of 0.9854 were genotyped with HumanOmniExpress-24-v1-0 bead chips (containing 649,932 single-nucleotide polymorphism loci with an average mean distance of 4 kilobases). CONCLUSIONS: Investigations conducted within the TCGS will seek to identify relevant patterns of genetic polymorphisms that could be related to cardiometabolic risk factors in participants from Tehran. By linking genome-wide data to the existing databank of TLGS participants, which includes comprehensive behavioral, biochemical, and clinical data on each participant since cohort inception in 1999, the TCGS will also allow exploration of gene-gene and gene-environment interactions as they relate to disease status.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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 découle