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Enregistrement W2767631641 · doi:10.1097/j.pain.0000000000001099

Genetic studies of human neuropathic pain conditions: a review

2017· review· en· W2767631641 sur OpenAlexaff
Katerina Zorina-Lichtenwalter, Marc Parisien, Luda Diatchenko

Notice bibliographique

RevuePain · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill Genome CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painBiobankMedicineGenome-wide association studyGenetic associationCohortGenetic testingBioinformaticsGeneSingle-nucleotide polymorphismGeneticsBiologyInternal medicineAnesthesiaGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have shown associations between genetic variants and neuropathic pain disorders. Rare monogenic disorders are caused by mutations of substantial effect size in a single gene, whereas common disorders are likely to have a contribution from multiple genetic variants of mild effect size, representing different biological pathways. In this review, we survey the reported genetic contributors to neuropathic pain and submit them for validation in a 150,000-participant sample of the U.K. Biobank cohort. Successfully replicated association with a neuropathic pain construct for 2 variants in IL10 underscores the importance of neuroimmune interactions, whereas genome-wide significant association with low back pain (P = 1.3e-8) and false discovery rate 5% significant associations with hip, knee, and neck pain for variant rs7734804 upstream of the MAT2B gene provide evidence of shared contributing mechanisms to overlapping pain conditions at the molecular genetic level.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeAutre devis
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

Citations81
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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