<i>APOL1</i>Gene — Implications for Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
It is well recognized that African Americans of sub-Saharan African ancestry have nearly a 4-fold increased prevalence of endstage kidney disease (ESKD) over European Americans1,2,3,4. In 2008, two coding alleles in the apolipoprotein L1 gene ( APOL1 ), G1 and G2, were discovered to account for the majority of excess risk in progressive nondiabetic kidney disease in African Americans1,2,3,5. The several forms of APOL-1 –associated kidney disease include focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), human immunodeficiency virus–associated nephropathy (HIVAN), hypertension-attributed ESKD, and sickle cell nephropathy5,6,7,8. There is a strong biallelic effect observed such that a high-risk genotype defined as the presence of 2 APOL1 risk alleles confers the strongest risk for HIVAN in the United States7 with an OR of 29 (95% CI 13–68), and an OR of 89 (95% CI 18–912) in South Africa9. This observation of stronger adverse kidney outcomes associated with APOL1 risk alleles was the rationale for a report by Vajgel, et al 10 that appears in this issue of The Journal . Their study involved genotyping APOL1 G1 and G2 risk alleles in 201 nonwhite Brazilian patients with lupus nephritis (LN) and 222 healthy blood donors. Because of the low APOL1 biallelic frequency in LN cases (2%), the authors had limited power to test biallelic effects and instead examined monoallelic APOL1 risk allele effect on LN outcomes. The authors observed … Address correspondence to Dr. L.T. Hiraki, PGCRL, 686 Bay St., Toronto, Ontario M5G 0A4, Canada. E-mail: Linda.hiraki{at}sickkids.ca.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».