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Enregistrement W4401461538 · doi:10.1080/10408363.2024.2358304

G protein-coupled receptor (GPCR) pharmacogenomics

2024· review· en· W4401461538 sur OpenAlexaff
Miles D. Thompson, David Reiner‐Link, Alessandro Berghella, Brinda K. Rana, G. Enrico Rovati, Valérie Capra, Caroline M. Gorvin, Alexander S. Hauser

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Clinical Laboratory Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondLundbeckfonden
Mots-clésPharmacogenomicsG protein-coupled receptorComputational biologyReceptorChemistryPharmacologyBioinformaticsBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of pharmacogenetics, the investigation of the influence of one or more sequence variants on drug response phenotypes, is a special case of pharmacogenomics, a discipline that takes a genome-wide approach. Massively parallel, next generation sequencing (NGS), has allowed pharmacogenetics to be subsumed by pharmacogenomics with respect to the identification of variants associated with responders and non-responders, optimal drug response, and adverse drug reactions. A plethora of rare and common naturally-occurring GPCR variants must be considered in the context of signals from across the genome. Many fundamentals of pharmacogenetics were established for G protein-coupled receptor (GPCR) genes because they are primary targets for a large number of therapeutic drugs. Functional studies, demonstrating likely-pathogenic and pathogenic GPCR variants, have been integral to establishing models used for in silico analysis. Variants in GPCR genes include both coding and non-coding single nucleotide variants and insertion or deletions (indels) that affect cell surface expression (trafficking, dimerization, and desensitization/downregulation), ligand binding and G protein coupling, and variants that result in alternate splicing encoding isoforms/variable expression. As the breadth of data on the GPCR genome increases, we may expect an increase in the use of drug labels that note variants that significantly impact the clinical use of GPCR-targeting agents. We discuss the implications of GPCR pharmacogenomic data derived from the genomes available from individuals who have been well-phenotyped for receptor structure and function and receptor-ligand interactions, and the potential benefits to patients of optimized drug selection. Examples discussed include the renin-angiotensin system in SARS-CoV-2 (COVID-19) infection, the probable role of chemokine receptors in the cytokine storm, and potential protease activating receptor (PAR) interventions. Resources dedicated to GPCRs, including publicly available computational tools, are also discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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