PPAR-gamma gene polymorphisms and psoriatic arthritis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Peroxisome proliferator-activated receptor-gamma (PPAR-gamma) activation has been shown to play a role in suppressing angiogenesis and inflammation, both important pathological features of psoriatic arthritis (PsA). Given the potential physiological role for PPAR-gamma in PsA, we examined known coding polymorphisms in the PPAR-gamma gene in a Caucasian population. METHODS: PsA was diagnosed as an inflammatory arthritis in patients with psoriasis, in the absence of other etiologies for inflammatory arthritis. Control subjects were ascertained from the same population and were all Caucasian. DNA samples were genotyped for 4 PPAR-gamma variants by time-of-flight mass spectrometry using the Sequenom platform. All 4 single-nucleotide polymorphisms (SNP) were previously-reported coding variations, 3 of which caused an amino acid change: Pro12Ala (rs1801282), Pro40Ala (rs1805192), and Pro115Gln (rs1800571); the fourth SNP, C161T (rs3856806), was synonymous. All primers were designed using Sequenom SpectroDesigner software, and scanned using a mass spectrometry workstation. RESULTS: Of the 4 SNP examined, Pro40Ala and Pro115Gln were found to be nonpolymorphic in our population. Minor allele frequency for patients with PsA and controls for Pro12Ala (G) were 9.0% vs 13.8% (p = 0.017) and for C161T (T) 10.7% vs 12.0% (p = 0.56), respectively. All genotypes satisfied Hardy-Weinberg equilibrium. CONCLUSION: An association between PsA and a known coding SNP of the PPAR-gamma gene was observed in our Caucasian population. Further studies are now warranted for validation of our findings in an independent cohort.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».