Development of a High-Throughput Diagnosis Method for Detecting the ALDH2 Gene Using Fingernail DNA
Notice bibliographique
Résumé
A clinical method for effective genetic screening of the aldehyde dehydrogenase 2 (ALDH2) gene was developed, using the fingernail as a source of DNA material.A highly effective protease that could solubilize fingernail keratin and inactivate any DNase co-existing in the tissue was obtained by cloning and sequencing the gene for alkaline protease from Bacillus alcalophilus, followed by expression of the gene in Bacillus subtilis.The amino acid sequence of MIB029 protease contained common regions found in four other subtilisin-like proteases.In the fingernails of 113 female university students (average age 20.8 ± 0.7 years; body mass index, 20.4 ±1.6), ALDH2 frequency was 0.66 for the typical Glu homozygote, 0.32 for the heterozygote (Glu487Lys), and 0.020 for the atypical Lys homozygote.Through a questionnaire, it was found that the subjects had not previously received information regarding the relationship between their genetic background and consumption of alcoholic beverages.We found that the genetic single nucleotide polymorphism (SNP) background to alcoholism can be easily detected by collecting fingernails, which is convenient for subjects or patients.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».