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Enregistrement W4297982814 · doi:10.3390/jpm12101609

Folate Pathway Gene Single Nucleotide Polymorphisms and Neural Tube Defects: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4297982814 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmad Kareem Almekkawi, Marwa W. Aljardali, Hicham M. Daadaa, Alison L. Lane, Ashley Worner, Mohammad A. Karim, Adrienne C. Scheck, Richard E. Frye

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylenetetrahydrofolate reductaseNeural tubeMTRRSingle-nucleotide polymorphismGeneticsMedicineBioinformaticsSNPPopulationNeural tube defectBiologyGeneGenotypeEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural tube defects (NTDs) are congenital abnormalities in the central nervous system. The exact etiology of NTDs is still not determined, but several genetic and epigenetic factors have been studied. Folate supplementation during gestation is recommended to reduce the risk of NTDs. In this review we examine single nucleotide polymorphisms (SNPs) of the genes in the folate pathway associated with NTD. We reviewed the literature for all papers discussing both NTDs and SNPs in the folate pathway. Data were represented through five different genetic models. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Cohen's Kappa inter-rater coefficient assessed author agreement. Fifty-nine papers were included. SNPs in MTHFR, MTRR, RFC genes were found to be highly associated with NTD risk. NOS showed that high quality papers were selected, and Kappa Q-test was 0.86. Our combined results support the notion that SNPs significantly influence NTDs across the population, particularly in Asian ethnicity. Additional high-quality research from diverse ethnicities is needed and meta-regression analysis based on a range of criteria may provide a more complete understanding of the role of folate metabolism in NTDs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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