Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:jtg32ttfgt76s5jg > Genetic signature t...

Genetic signature to provide robust risk assessment of psoriatic arthritis development in psoriasis patients [Elektronisk resurs]

Patrick, Matthew T. (författare)
Stuart, Philip E. (författare)
Raja, Kalpana (författare)
Gudjonsson, Johann E. (författare)
Tejasvi, Trilokraj (författare)
Yang, Jingjing (författare)
Chandran, Vinod (författare)
Das, Sayantan (författare)
Callis-Duffin, Kristina (författare)
Ellinghaus, Eva (författare)
Enerbäck, Charlotta (författare)
Esko, Tonu (författare)
Franke, Andre (författare)
Kang, Hyun M. (författare)
Krueger, Gerald G. (författare)
Lim, Henry W. (författare)
Rahman, Proton (författare)
Rosen, Cheryl F. (författare)
Weidinger, Stephan (författare)
Weichenthal, Michael (författare)
Wen, Xiaoquan (författare)
Voorhees, John J. (författare)
Abecasis, Goncalo R. (författare)
Gladman, Dafna D. (författare)
Nair, Rajan P. (författare)
Elder, James T. (författare)
Tsoi, Lam C. (författare)
Linköpings universitet Institutionen för klinisk och experimentell medicin (utgivare)
Linköpings universitet Medicinska fakulteten (utgivare)
Region Östergötland Hjärt- och Medicincentrum (utgivare)
Publicerad: NATURE PUBLISHING GROUP, 2018
Engelska.
Ingår i: Nature Communications. - 2041-1723. ; 9
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-artikel/E-kapitel
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • Psoriatic arthritis (PsA) is a complex chronic musculoskeletal condition that occurs in similar to 30% of psoriasis patients. Currently, no systematic strategy is available that utilizes the differences in genetic architecture between PsA and cutaneous-only psoriasis (PsC) to assess PsA risk before symptoms appear. Here, we introduce a computational pipeline for predicting PsA among psoriasis patients using data from six cohorts with amp;gt;7000 genotyped PsA and PsC patients. We identify 9 new loci for psoriasis or its subtypes and achieve 0.82 area under the receiver operator curve in distinguishing PsA vs. PsC when using 200 genetic markers. Among the top 5% of our PsA prediction we achieve amp;gt;90% precision with 100% specificity and 16% recall for predicting PsA among psoriatic patients, using conditional inference forest or shrinkage discriminant analysis. Combining statistical and machine-learning techniques, we show that the underlying genetic differences between psoriasis subtypes can be used for individualized subtype risk assessment. 

Ämnesord

Medical and Health Sciences  (hsv)
Clinical Medicine  (hsv)
Urology and Nephrology  (hsv)
Medicin och hälsovetenskap  (hsv)
Klinisk medicin  (hsv)
Urologi och njurmedicin  (hsv)

Genre

government publication  (marcgt)
Inställningar Hjälp

Beståndsinformation saknas

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy