TNFA and IL10 Gene Polymorphisms are not Associated with Periodontitis in Brazilians
Notice bibliographique
Résumé
IL-10 and TNF-α are cytokines that have complex and opposing roles in the inflammatory responses. G/A polymorphisms at position -1082 of IL10 and -308 of TNFA genes have been reported to influence the expression of IL-10 and TNF-α, respectively. The aim of this study was to investigate the association between the IL10 (-1082) and TNFA (- 308) gene polymorphisms with different clinical forms or severity of periodontitis in a sample of Brazilian individuals. DNA was obtained from oral swabs of 165 Brazilian individuals, which were divided into three groups: individuals with chronic periodontitis, aggressive periodontitis and individuals without clinical evidence of periodontitis. Evaluation of IL10 and TNFA polymorphisms was performed by RFLP analysis. Statistical analysis of data was performed using the Χ² likelihood ratio and Fisher;s exact test. No significant differences in the genotype and allele distribution of either IL10 or TNFA were observed among individuals with different clinical forms or with different degrees of severity of periodontitis. Moreover, combined analysis of IL10 and TNFA polymorphisms did not show any association with periodontal status. As conclusion, the IL10 and TNFA gene promoter polymorphisms investigated are not associated with different clinical forms of periodontitis or with severity of the disease in the Brazilian population polymorphisms.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».