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Enregistrement W3009051625 · doi:10.3390/jcm9030712

New Horizons in the Genetic Etiology of Systemic Lupus Erythematosus and Lupus-Like Disease: Monogenic Lupus and Beyond

2020· review· en· W3009051625 sur OpenAlexaff
Erkan Demirkaya, Sezgin Şahin, Micol Romano, Qing Zhou, Ivona Aksentijevich

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic lupus erythematosusEtiologyDermatologySystemic diseaseImmunologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a clinically and genetically heterogeneous autoimmune disease. The etiology of lupus and the contribution of genetic, environmental, infectious and hormonal factors to this phenotype have yet to be elucidated. The most straightforward approach to unravel the molecular pathogenesis of lupus may rely on studies of patients who present with early-onset severe phenotypes. Typically, they have at least one of the following clinical features: childhood onset of severe disease (<5 years), parental consanguinity, and presence of family history for autoimmune diseases in a first-degree relative. These patients account for a small proportion of patients with lupus but they inform considerable knowledge about cellular pathways contributing to this inflammatory phenotype. In recent years with the aid of new sequencing technologies, novel or rare pathogenic variants have been reported in over 30 genes predisposing to SLE and SLE-like diseases. Future studies will likely discover many more genes with private variants associated to lupus-like phenotypes. In addition, genome-wide association studies (GWAS) have identified a number of common alleles (SNPs), which increase the risk of developing lupus in adult age. Discovery of a possible shared immune pathway in SLE patients, either with rare or common variants, can provide important clues to better understand this complex disorder, it's prognosis and can help guide new therapeutic approaches. The aim of this review is to summarize the current knowledge of the clinical presentation, genetic diagnosis and mechanisms of disease in patents with lupus and lupus-related phenotypes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations146
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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