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Enregistrement W1985068771 · doi:10.3899/jrheum.090973

Association of Metalloproteinase Gene Polymorphisms with Systemic Sclerosis in the European Caucasian Population

2010· article· en· W1985068771 sur OpenAlexvenueno aff
J. Wipff, Philippe Dieudé, Jérôme Avouac, K.P. Tiev, É. Hachulla, Jean‐Luc Cracowski, Elizabeth Diot, Jean Sibilia, Luc Mouthon, Olivier Meyer, André Kahan, Cathérine Boileau, Yannick Allanore

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismSNPMedicineMMP2MMP9GenotypePopulationGeneticsCase-control studyInternal medicineGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is classified among the complex genetic disorders and is characterized by massive extracellular matrix deposits. These may be due to overactivation of transforming growth factor ss that may be in part a result of abnormal remodeling of extracellular matrix and microfibrils. Metalloproteinases (MMP) are a family of proteolytic enzymes, and MMP 2, 9, and 14 contribute to the degradation of microfibrils. Our aim was to determine whether polymorphisms of the MMP2, MMP9, and MMP14 genes confer susceptibility to SSc in a large population. METHODS: A case-control study was performed in 659 SSc patients and 511 healthy matched controls from a European Caucasian population. Six Tag single-nucleotide polymorphisms (SNP) of the MMP2 gene and 2 SNP of MMP9 and MMP14 genes were genotyped. RESULTS: All SNP were in Hardy-Weinberg equilibrium in the control population. There was no association between the MMP2, MMP9, and MMP14 variants we investigated and SSc for allelic and genotype frequencies. No association was observed for the different subphenotypes of SSc patients. CONCLUSION: Our results in a large cohort of European Caucasian SSc patients do not support that MMP2, MMP9, and MMP14 genes are involved in the genetic background of SSc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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