MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126821152 · doi:10.1101/2021.02.10.430527

CRISPR perturbations at many coronary artery disease loci impair vascular endothelial cell functions

2021· preprint· en· W3126821152 sur OpenAlexafffund
Florian Wünnemann, Thierry Fotsing Tadjo, Mélissa Beaudoin, Simon Lalonde, Ken Sin Lo, Guillaume Lettre

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFondation Institut de Cardiologie de MontréalInstitut de Cardiologie de MontréalHeart and Stroke Foundation of CanadaGénome QuébecCompute Canada
Mots-clésBiologyCRISPRPhenotypeGenome-wide association studyGeneCoronary artery diseaseGeneticsFurinEndothelial stem cellNitric oxideCell biologySingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGenotypeMedicineIn vitroBiochemistryEnzymeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Genome-wide association studies have identified 161 genetic variants associated with coronary artery disease (CAD), but the causal genes and biological pathways remain unknown at most loci. Here, we used CRISPR knockout, inhibition and activation to target 1998 variants at 83 CAD loci to assess their effect on six vascular endothelial cell phenotypes (E-selectin, ICAM1, VCAM1, nitric oxide, reactive oxygen species, calcium signalling). We identified 42 significant variants located within 26 CAD loci. Detailed characterization of the RNA helicase DHX38 and CRISPR activation at the FURIN/FES, CCDC92/ZNF664 and CNNM2 loci revealed a strong effect on vascular endothelial cell senescence.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207