Genetic influence on scar vascularity after burn injury in individuals of European ancestry: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
After burn injury there is considerable variation in scar outcome, partially due to genetic factors. Scar vascularity is one characteristic that varies between individuals, and this study aimed to identify genetic variants contributing to different scar vascularity outcomes. An exome-wide array association study and gene pathway analysis was performed on a prospective cohort of 665 patients of European ancestry treated for burn injury, using their scar vascularity (SV) sub-score, part of the modified Vancouver Scar Scale (mVSS), as an outcome measure. DNA was genotyped using the Infinium HumanCoreExome-24 BeadChip, imputed to the Haplotype Reference Consortium panel. Associations between genetic variants (single nucleotide polymorphisms) and SV were estimated using an additive genetic model adjusting for sex, age, % total body surface area and number of surgical procedures, utilising linear and multinomial logistic regression. No individual genetic variants achieved the cut-off threshold for significance. Gene sets were also analysed using the Functional Mapping and Annotation (FUMA) platform, in which biological processes indirectly related to angiogenesis were significantly represented. This study suggests that SNPs in genes associated with angiogenesis may influence SV, but further studies with larger datasets are essential to validate these findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».