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Enregistrement W3152412374

Role of modifier gene SLC6A14 in Cystic Fibrosis and the path to personalized medicine

2018· dissertation· en· W3152412374 sur OpenAlexaboutno aff
Saumel B Ahmadi

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisPersonalized medicineMedicineInternal medicineBioinformaticsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic Fibrosis (CF) is the most common fatal genetic disorder in Canada. It is a multi-system disorder caused by mutations in the CFTR gene, expressed in epithelial tissues. Decrease in lung function over time is the most common cause of morbidity and mortality in CF. However, affliction to other organs systems like the gastro-intestinal system, also contributes to significant disease burden. Variation in disease severity among CF patients is well established, attributable to CFTR gene and modifier gene mutations. There are over 2,000 disease causing mutations in the CFTR gene. F508del is the most common CF causing mutation present on at least one allele in 90% of the CF population. However, patients bearing the same F508del mutation on both alleles also exhibit a tremendous variation in disease severity, which has been attributed to modifier gene mutations. Two FDA approved drugs that work directly on CFTR protein – Ivacaftor and Lumacaftor, are shown to have a heterogenous response in CF patients. The heterogeneity in response has also been attributed to modifier genes. With a greater understanding of modifier genes and CFTR genetics, the variation in patient responses to currently available CF therapies could be explained. This has led to efforts for in vitro phenotypic profiling of individual patient derived tissues, in the context of CF. Towards this we developed the apical CFTR conductance assay, to measure CFTR function in vitro using cultured airway epithelia from individual patients. Later we applied this technology to murine intestinal tissue to understand the mechanism of a genetic modifier of Cystic Fibrosis – SLC6A14, which was a top hit in a recent genome wide association study. Using a murine CF model and a SLC6A14 knockout mouse, we discovered that SLC6A14 modifies the intestinal phenotype of CF by regulating the fluid secretory capacity of the CF affected epithelium, via the nitric-oxide pathway. Thus, we explored the biologic basis of SLC6A14 as a modifier of CF. Taken together, the studies described in this thesis will facilitate the path towards personalized medicine in CF.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2018
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