Cell receptor-ligand interaction, signalling activation and apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
by arthroscopy of RA patients before starting anti-TNF therapy.The clinical response was determined after 20 weeks of therapy using the EULAR criteria.The genes most significantly associated with the anti-TNF response were validated by quantitative RT-PCR.Changes in ST protein expression induced by anti-TNF therapy were quantified by immunochemistry and Digital Image Analysis.Results: Eleven RA patients were included and a total of 135 genes were found to be differentially expressed between responders and non-responders after multiple test correction.The functional analysis of the overexpressed genes in the non-responder group (n ¼ 76 genes) identified a highly significant enrichment of genes expressed in peripheral blood CD14þ monocytes (similarity score Kappa ¼ 1.00, P ¼ 3.56e-5).We validated by RT-PCR the genes showing the most significant differential expression: PIK3CD (P ¼ 7.11E-18) and CX3CL1 (P ¼ 7.39E-12).Synovial tissue expression of PIK3CD protein before and after 5 months of anti-TNF therapy showed a significant reduction (P ¼ 0.035) only in those patients with a positive clinical response.Conclusion: Our findings suggest that PIK3CD could be a useful biomarker of response to TNF blockade.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».