MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7025090667

Tollarsjuka : resultat av ett naturligt urval?

2015· other· sv· W7025090667 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2015
Typeother
Languagesv
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCOVID-19 Pandemic Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStalkingNova scotiaConservatismConstitution
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hundrasen Nova Scotia Duck Tolling Retriever (Tollare), en apporterande ras med ursprung i Kanada, var i början på 1900-talet nära att utrotas på grund av två epidemier av valpsjuka som härjade i landet. I dag har rasen rapporterats vara predisponerad för vissa immunmedierade
\nsjukdomar däribland s.k. tollarsjuka. Tollarsjuka används i dagligt tal och är egentligen ett samlingsbegrepp för två olika immunmedierade sjukdomar: en SLE (systemisk lupus
\nerythematosus)-liknande reumatisk sjukdom samt en aseptisk meningit. Vid den reumatismliknande sjukdomen ses stelhet i leder och vandrande hälta som går i skov. Hos drabbade hundar kan man ofta påvisa antinukleära antikroppar (ANA) vilket är karaktäristiskt för autoimmuna sjukdomar av SLE-karaktär. Vid den aseptiska meningiten visar drabbade
\nhundar smärta från nacken, nedsatt allmäntillstånd, feber och anorexi. Båda sjukdomsformerna kan behandlas med kortikosteroider men resultatet varierar.
\nSjukdomskomplexet anses vara av multifaktoriell och multigenetisk karaktär.
\nPredisponeringen kan vara ett resultat av att rasen härstammar från de få individer som överlevde epidemierna. Förmodligen hade de en gynnsam uppsättning av gener som bidrog till deras överlevnad. Syftet med denna litteraturstudie är att sammanställa den kliniska bilden
\nvid tollarsjuka, vilka genetiska riskfaktorer som identifierats och om det finns en koppling mellan epidemierna och predisponeringen för autoimmuna sjukdomar.
\nFlera genetiska studier har utförts för att identifiera genuppsättningar som kan vara kopplade till sjukdomen. En studie identifierade en dog leukocyte antigen (DLA) klass II-haplotyp (DLA-DRB1*00601/DQA1*005011/DQB1*02001) med stark association till sjukdomsutveckling för den reumatismliknande sjukdomen. Ingen koppling mellan DLA
\nklass II och meningitformen kunde ses. Avelsrekommendationer efter DLA-haplotyp är dock inte aktuellt då DLA klass II bara är en av flera riskfaktorer involverad i denna komplexa multifaktoriella sjukdom. En genom-wide association study (GWAS) utfördes där ytterligare
\nfem riskloci med association till sjukdomskomplexet identifierades. Totalt ansågs fem gener (PPP3CA, HOMER2, PTPN3, DAPP1 och BANK1) extra intressanta baserat på deras
\nbiologiska funktion. De identifierade kandidatgenerna kodar för proteiner med koppling till immunförsvaret. Flera av dessa är involverade i NFAT pathway som visats spela en stor roll både för T-cells aktivering och för utveckling av perifer tolerans. Förändringar i dessa gener skulle kunna leda till ett starkare immunsvar vilket är en trolig förklaring till den höga prevalensen av autoimmunitet inom rasen men även en förklaring till varför vissa tollare
\növerlevde infektionerna med valpsjukevirus.
\nMer forskning behövs inom området för att bättre förstå sjukdomsförloppet. Förändringarna i riskgener behöver identifieras, det immunologiska svaret studeras och samspelet mellan riskfaktorer, såväl genetiska som miljöfaktorer behöver hittas.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.228
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton)Same topicCOVID-19 Pandemic ImpactsFrench-language works237,207