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Kara S. Tanaka MD Veronica R. Andaya BA Steven W. Thorpe MD Kenneth R. Gundle MD James B. Hayden MD Yee-Cheen Duong MD Raffi S. Avedian MD David G. Mohler MD Lee J. Morse MD Melissa N. Zimel MD Richard J. O'Donnell MD Andrew Fang MD Robert Lor Randall MD Tina H. Tran BS Christin New BA Rosanna L. Wustrack MD other members of Study Group FORCE 《Journal of surgical oncology》2023,127(1):148-158
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Geneticists have, for years, understood the nature of genome‐wide association studies using common genomic variants. Recently, however, focus has shifted to the analysis of rare variants. This presents potential problems for researchers, as rare variants do not always behave in the same way common variants do, sometimes rendering decades of solid intuition moot. In this paper, we present examples of the differences between common and rare variants. We show why one must be significantly more careful about the origin of rare variants, and how failing to do so can lead to highly inflated type I error. We then explain how to best avoid such concerns with careful understanding and study design. Additionally, we demonstrate that a seemingly low error rate in next‐generation sequencing can dramatically impact the false‐positive rate for rare variants. This is due to the fact that rare variants are, by definition, seen infrequently, making it hard to distinguish between errors and real variants. Compounding this problem is the fact that the proportion of errors is likely to get worse, not better, with increasing sample size. One cannot simply scale their way up in order to solve this problem. Understanding these potential pitfalls is a key step in successfully identifying true associations between rare variants and diseases. 相似文献
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6.
Henry Havel Gregory Finch Pamela Strode Marc Wolfgang Stephen Zale Iulian Bobe Hagop Youssoufian Matthew Peterson Maggie Liu 《The AAPS journal》2016,18(6):1373-1378
Advancing nanomedicines from concept to clinic requires integration of new science with traditional pharmaceutical development. The medical and commercial success of nanomedicines is greatly facilitated when those charged with developing nanomedicines are cognizant of the unique opportunities and technical challenges that these products present. These individuals must also be knowledgeable about the processes of clinical and product development, including regulatory considerations, to maximize the odds for successful product registration. This article outlines these topics with a goal to accelerate the combination of academic innovation with collaborative industrial scientists who understand pharmaceutical development and regulatory approval requirements—only together can they realize the full potential of nanomedicines for patients. 相似文献
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PNPLA3 gene polymorphism and response to lifestyle modification in patients with nonalcoholic fatty liver disease
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目的 探讨在苯妥英钠(Phenytoin,PHT)促进大鼠牙周膜干细胞(Rat periodontal ligament stem cells,rPDLSCs)、大鼠骨髓间充质干细胞(Rat Bone Marrow Mesenchymal Stem Cells,rBMMSCs)黏附于牙骨质过程中,整合素α5β1(Integrin α5β1)起到的作用。方法 提取大鼠BMMSCs和PDLSCs,培养并纯化。通过细胞鉴定后,将获得的两种细胞各分为4组:40 mg/L PHT处理组、40 mg/L PHT+整合素α5抗体处理组、40 mg/L PHT+整合素β1抗体处理组、PBS处理组,每组细胞放入置有牙骨质片的96孔板处理4 h后,检测黏附于牙骨质片上的细胞量并做以比较。最后,利用qRT-PCR和Western blot检测40 mg/L PHT组与对照组细胞的整合素α5、β1亚基的mRNA与蛋白表达量。结果 40 mg/L PHT可促进rBMMSCs及rPDLSCs黏附于牙骨质片,加入整合素α5、β1抗体后,均明显抑制了40 mg/L PHT对rBMMSCs、rPDLSCs黏附于牙骨质的促进作用(P<0.01)。qRT-PCR、Western-blot结果显示PHT处理组的整合素α5、β1亚基表达量高于空白对照组(P<0.05)。结论 40 mg/L PHT能促进rBMMSCs、rPDLSCs黏附于牙骨质,该作用与整合素α5β1的表达上调密切相关。 相似文献
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