ระดับ B· หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวกการทดลองทางคลินิกEurope PMCเข้าถึงฉบับเต็มได้ฟรี

Exploring the cellular basis of human disease through a large-scale mapping of deleterious genes to cell types

Cornish AJ., Filippis I., David A., Sternberg MJ.

การทดลองทางคลินิก เกี่ยวกับ การอักเสบของระบบประสาท ตีพิมพ์ในวารสาร Genome Med ปี 2015 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ B· หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวกระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

มีการศึกษาในมนุษย์หลายฉบับที่แสดงสัญญาณเชิงบวก ขณะที่วิธีวิจัยและขนาดตัวอย่างยังคงพัฒนาต่อไป

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
การทดลองทางคลินิก
วารสาร
Genome Med (2015)
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
—
แหล่งข้อมูล
Europe PMC
PMID
26330083
PMCID
PMC4557825
DOI
10.1186/s13073-015-0212-9
จำนวนการอ้างอิง
8

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Background Each cell type found within the human body performs a diverse and unique set of functions, the disruption of which can lead to disease. However, there currently exists no systematic mapping between cell types and the diseases they can cause. Methods In this study, we integrate protein-protein interaction data with high-quality cell-type-specific gene expression data from the FANTOM5 project to build the largest collection of cell-type-specific interactomes created to date. We develop a novel method, called gene set compactness (GSC), that contrasts the relative positions of disease-associated genes across 73 cell-type-specific interactomes to map genes associated with 196 diseases to the cell types they affect. We conduct text-mining of the PubMed database to produce an independent resource of disease-associated cell types, which we use to validate our method. Results The GSC method successfully identifies known disease-cell-type associations, as well as highlighting associations that warrant further study. This includes mast cells and multiple sclerosis, a cell population currently being targeted in a multiple sclerosis phase 2 clinical trial. Furthermore, we build a cell-type-based diseasome using the cell types identified as manifesting each disease, offering insight into diseases linked through etiology. Conclusions The data set produced in this study represents

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้

ระดับหลักฐาน

มีการศึกษาในมนุษย์หลายฉบับที่แสดงสัญญาณเชิงบวก ขณะที่วิธีวิจัยและขนาดตัวอย่างยังคงพัฒนาต่อไป

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน
CellsHumansDiseaseGenetic Predisposition to DiseaseGene ExpressionPhenotypeDatabases, GeneticData MiningProtein Interaction Maps

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง