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Enregistrement W3034907335 · doi:10.1210/jendso/bvaa056

Dissection of Clinical and Gene Expression Signatures of Familial versus Multifactorial Chylomicronemia

2020· article· en· W3034907335 sur OpenAlexaff
Karine Tremblay, Daniel Gaudet, Étienne Khoury, Diane Brisson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticsGeneBioinformaticsMedicineBiologyComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Familial chylomicronemia syndrome (FCS) is a rare disorder associated with chylomicronemia (CM) and an increased risk of pancreatitis. Most individuals with CM do not have FCS but exhibit multifactorial CM (MCM), which differs from FCS in terms of risk and disease management. This study aimed to investigate clinical and gene expression profiles of FCS and MCM patients. Anthropometrics, clinical, and biochemical variables were analyzed in 57 FCS and 353 MCM patients. Gene expression analyses were performed in a subsample of 19 FCS, 28 MCM, and 15 normolipidemic controls. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to analyze the capacity of variables to discriminate FCS from MCM. Sustained fasting triglycerides ≥20 mmol/L (>15 mmol/L with eruptive xanthomas), history of pancreatitis, poor response to fibrates, diagnosis of CM at childhood, body mass index <22 kg/m2, and delipidated apolipoprotein B or glycerol levels <0.9 g/L and <0.05 mmol/L, respectively, had an area under the ROC curve ≥0.7. Gene expression analyses identified 142 probes differentially expressed in FCS and 32 in MCM compared with controls. Among them, 13 probes are shared between FCS and MCM; 63 are specific to FCS and 2 to MCM. Most FCS-specific or shared biomarkers are involved in inflammatory, immune, circadian, postprandial metabolism, signaling, docking systems, or receptor-mediated clearance mechanisms. This study reveals differential signatures of FCS and MCM. It opens the door to the identification of key mechanisms of CM expression and potential targets for the development of new treatments.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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