Novel biomarkers and protein-protein interaction in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
The Biomarkers of disease’ project was designed to use proteomics and bioinformatics, in order to discover novel biomarkers associated with different diseases, that can be used as a diagnostic tool or to aid in target drug therapy. In this paper, we focus on multiple myeloma (MM), which is the second most common hematological malignancy with an incidence of 55 per 1 000 000 people in Canada . Multiple myeloma is a malignancy of plasma cells, which are differentiated B lymphocytes, and they function to produce antibodies in response to pathogens That said, plasma cells also play a role in the development of allergies and autoimmune diseases. Plasma cells that are short lived are easily depleted by drugs that slows or stops the growth of cells, however, long-lived plasma cells may give rise to autoantibodies that are relatively resistant to therapy. Multiple myeloma arises when plasma cells are poorly regulated. The cause of multiple myeloma is poorly understood, but a study in Canada has shown that the occurrence of MM is more common in rural areas and agricultural cities (5). This gives rise to the identification of pesticides and chemicals used for farming as risk factors in the pathogenesis of MM. Well known risk factors for MM are advancing age, black race, and male sex (6), as well as other factors including obesity, ionising radiation, and infections with HIV and Hepatitis C. The typical symptoms of MM can be summarized into the acronym ‘CRAB’, which stands for hypercalcemia, renal failure, anemia, and bone disease . Although not all patients exhibit the usual CRAB symptoms; a study demonstrated that only 74% of MM patients displayed the typical symptoms of CRAB while 20% had different symptoms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».