MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808278652 · doi:10.1186/s13104-018-3476-5

Evaluation of buccal swabs for pharmacogenetics

2018· article· en· W2808278652 sur OpenAlexafffund
J. Sidney Ang, M.N. Aloise, Diana Dawes, Maryn G. Dempster, Robert Fraser, Andrea Paterson, Paul Stanley, Adriana Suarez‐Gonzalez, Martin Dawes, Hagit Katzov-Eckert

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensAXYS Technologies (Canada)College of Pharmacists of British ColumbiaSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGenotypingBuccal swabMedicineVeterinary medicineGenotypeBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple, non-invasive sample collection method is key for the integration of pharmacogenetics into clinical practice. The aim of this study was to gain samples for pharmacogenetic testing and evaluate the variation between dry-flocked and sponge-tipped buccal swabs in yield and quality of DNA isolated. Thirty-one participants collected samples using dry-flocked swabs and sponge-tipped swabs. Samples were assessed for DNA yield, quality and genotyping performance on a qPCR OpenArray platform of 28 pharmacogenetic SNPs and a CYP2D6 TaqMan copy number variant. DNA from sponge-tipped swabs had a significantly greater yield compared to DNA collected with dry-flocked swabs (p = 4.4 × 10 −7 ). Moreover, highest genotyping call rates across all assays and highest CNV confidence scores were observed in DNA samples collected from sponge-tipped swabs (97% vs. 54% dry-flocked swabs; 0.99 vs. 0.88 dry-flocked swabs, respectively). Sample collection using sponge-tipped swabs provides a DNA source of sufficient quantity and quality for pharmacogenetic variant detection using qPCR.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,793
Tête enseignante GPT0,671
Écart entre enseignants0,122 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Research NotesMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207