La fiscalidad en la Unión Europea
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is one of the most common age-related progressive bone diseases in elderly people. Approximately one in three women and one in five men are predisposed to developing osteoporosis. In postmenopausal women, a reduction in BMD leads to an increased risk of fractures. In the current study, we delineated the DNA methylation signatures in whole blood samples of postmenopausal osteoporotic women. We obtained whole blood DNA from 22 normal women and 22 postmenopausal osteoporotic women (51 to 89 years old) from the Canadian Multicenter Osteoporosis Study (CaMos) cohort. These DNA samples were subjected to Illumina Infinium human methylation 450 K analysis. Illumina 450K raw data were analyzed by Genome Studio software. Analysis of the female participants with early and advanced osteoporosis resulted in the generation of a list of 1233 differentially methylated CpG sites when compared with age-matched normal women. T test, ANOVA, and post hoc statistical analyses were performed, and 77 significantly differentially methylated CpG sites were identified. From the 13 most significant genes, ZNF267, ABLIM2, RHOJ, CDKL5, and PDCD1 were selected for their potential role in bone biology. A weighted polygenic DNA methylation score of these genes predicted osteoporosis at an early stage with high sensitivity and specificity and correlated with measures of bone density. Pyrosequencing analysis of these genes was performed to validate the results obtained from Illumina 450 K methylation analysis. The current study provides proof of principal for the role of DNA methylation in osteoporosis. Using whole blood DNA methylation analysis, women at risk of developing osteoporosis can be identified before a diagnosis of osteoporosis is made using BMD as a screening method. Early diagnosis will help to select patients who might benefit from early therapeutic intervention. © 2018 American Society for Bone and Mineral Research.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».