Genetic Modifiers of Lung Disease in Cystic Fibrosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polymorphisms in genes other than the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene may modify the severity of pulmonary disease in patients with cystic fibrosis. METHODS: We performed two studies with different patient samples. We first tested 808 patients who were homozygous for the DeltaF508 mutation and were classified as having either severe or mild lung disease, as defined by the lowest or highest quartile of forced expiratory volume in one second (FEV1), respectively, for age. We genotyped 16 polymorphisms in 10 genes reported by others as modifiers of disease severity in cystic fibrosis and tested for an association in patients with severe disease (263 patients) or mild disease (545). In the replication (second) study, we tested 498 patients, with various CFTR genotypes and a range of FEV1 values, for an association of the TGFbeta1 codon 10 CC genotype with low FEV1. RESULTS: In the initial study, significant allelic and genotypic associations with phenotype were seen only for TGFbeta1 (the gene encoding transforming growth factor beta1), particularly the -509 and codon 10 polymorphisms (with P values obtained with the use of Fisher's exact test and logistic regression ranging from 0.006 to 0.0002). The odds ratio was about 2.2 for the highest-risk TGFbeta1 genotype (codon 10 CC) in association with the phenotype for severe lung disease. The replication study confirmed the association of the TGFbeta1 codon 10 CC genotype with more severe lung disease in comparisons with the use of dichotomized FEV1 for severity status (P=0.0002) and FEV1 values directly (P=0.02). CONCLUSIONS: Genetic variation in the 5' end of TGFbeta1 or a nearby upstream region modifies disease severity in cystic fibrosis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle