Single nucleotide polymorphism (SNP) analysis demonstrates a significant association of tumour necrosis factor-alpha (<i>TNFA</i>) with primary immune thrombocytopenia among Caucasian adults
Notice bibliographique
Résumé
T-helper 1 polarization in patients with primary immune thrombocytopenia (ITP) is well documented. However, the genetic contribution to this imbalance remains unclear. To address this question, we selected six candidate single nucleotide polymorphisms within cytokine or cytokine receptor genes for association testing among Caucasian adults. Patients from the United Kingdom Adult ITP Registry were gender-matched (1:3) with healthy controls from the Wellcome Trust Case Control Consortium. Variants IL10 -819 c>t, TNFA -308 g>a, TGFB1 -509 c>t, IL1A -889 c>t, IL10 -592 c>t, and IL4R q576r were measured in cases and retrieved for controls from the European Genome-phenome Archive. Associations were evaluated using logistic regression models. In total, 206 patients with primary ITP were matched with 618 controls. A significant per allele odds ratio of 1·34 (95% confidence interval, 1·03-1·75; P = 0·03) was observed for TNFA -308 g>a, implicating an increased disease susceptibility among Caucasian carriers of the rare allele.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».