Metabolomics Studies in Psoriatic Disease: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics investigates a broad range of small molecules, allowing researchers to understand disease-related changes downstream of the genome and proteome in response to external environmental stimuli. It is an emerging technology that holds promise in identifying biomarkers and informing the practice of precision medicine. In this review, we summarize the studies that have examined endogenous metabolites in patients with psoriasis and/or psoriatic arthritis using nuclear magnetic resonance (NMR) or mass spectrometry (MS) and were published through 26 January 2021. A standardized protocol was used for extracting data from full-text articles identified by searching OVID Medline ALL, OVID Embase, OVID Cochrane Central Register of Controlled Trials and BIOSIS Citation Index in Web of Science. Thirty-two studies were identified, investigating various sample matrices and employing a wide variety of methods for each step of the metabolomics workflow. The vast majority of studies identified metabolites, mostly amino acids and lipids that may be associated with psoriasis diagnosis and activity. Further exploration is needed to identify and validate metabolomic biomarkers that can accurately and reliably predict which psoriasis patients will develop psoriatic arthritis, differentiate psoriatic arthritis patients from patients with other inflammatory arthritides and measure psoriatic arthritis activity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».