Sickle Cell Disease as a Multifactorial Condition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The phenotype of sickle cell anaemia is heterogeneous. Although all patients have the identical sickle cell mutation, the type, severity and frequency of complications is variable. The products of epistatic modifying genes and the sickle haemoglobin gene, along with environmental influences, interact to determine the disease phenotype. Haemoglobin F concentration and distribution among erythrocytes is likely the most important genetic modulator of sickle cell disease severity. Several genetic loci are associated with haemoglobin F expression, including BCL11A in chromosome 2p, the HBS1L ‐ MYB locus on 6q23, the C‐T polymorphism 5′ to HBG2 on chromosome 11p, and the olfactory receptor genes, OR51B6 and OR51B5 , also on 11p. α‐Thalassaemia is another modulator of sickle cell disease. There is evidence that genes associated with endothelial activation, inflammation, red blood cell hydration and hemostasis might all play a role in phenotypic diversity. Key Concepts: Sickle cell anaemia is a single‐gene disorder with heterogeneous clinical features. The phenotype of sickle cell anaemia is affected by epistatic modifier genes. Haemoglobin F is the best‐known genetic modifier of sickle cell anaemia. Polymorphisms in three established quantitative trait loci modulate haemoglobin F. Co‐inheritance of α‐thalassaemia is associated with reduced rates of haemolysis and vasculopathic complications, but increased incidence of viscosity‐vaso‐occlusive manifestations. Candidate gene and genome‐wide association studies have identified genes that potentially affect sickle cell disease phenotype by modifying disease pathogenesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».