Genetic polymorphisms and the risk of progressive renal failure in elderly <scp>H</scp>ungarian patients
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between renal disease progression and genetic polymorphism of enzymes influencing endothelial function remains incompletely understood. We genotyped three cohorts of elderly Hungarian patients: 245 patients with end-stage renal disease (ESRD) on chronic hemodialysis (HD), 88 patients with mild chronic kidney disease (CKD), and 200 healthy controls. The underlying diagnoses of renal diseases were primary glomerulonephritis, interstitial nephritis, hypertension, diabetic nephropathy, and hereditary diseases. We examined genetic polymorphisms of eight candidate genes associated with endothelial function: endothelial constitutive nitric oxide synthase (ecNOS) T-786C, endothelin-1 G5727T, methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) C677T, paraoxonase-1 Q192R and M55L, angiotensinogen M235T, angiotensin-converting enzyme (ACE) I/D and angiotensin II type 1 receptor A1166C gene. Six gene polymorphisms were detected by real-time polymerase chain reaction with melting-point analysis, and two via allele-specific amplification and gel electrophoresis. Control group patients were in Hardy-Weinberg equilibrium for all tested genotypes. In ESRD patients attributed to hypertension, the endothelin gene G5727T GG genotype occurred significantly less but GT genotype more frequently (P < 0.01 for both). In ESRD patients attributed to primary glomerulonephritis, more ACE DD and less ID genotypes were found (P < 0.02 for both) than in the controls. The underlying diagnosis may modify the association of genetic polymorphism and dialysis-dependent ESRD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».