Genetic variation in toll‐like receptor 9 and susceptibility to systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Autoantibodies produced by differentiated B cells play an important role in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). The Toll-like receptor 9 (TLR-9) gene has recently emerged as an important costimulatory molecule for both B cells and dendritic cells that respond to chromatin immune complexes. Genetic variation affecting the function of TLR-9 may therefore increase or decrease the threshold of B cell or dendritic cell activation. This variability in activation threshold may, in turn, affect an individual's susceptibility to SLE. This study assessed the role of genetic variation within the TLR-9 gene in susceptibility to SLE. METHODS: We genotyped 362 SLE-affected subject/parent trios for 10 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) covering a 68,742-bp genomic segment that contains the TLR-9 gene and approximately 60 kb of flanking sequence. We analyzed the data using the transmission disequilibrium test. RESULTS: There was no association of susceptibility to SLE with any of the 9 SNPs that generated usable data or the 8 haplotypes found at a frequency of >0.05 in this population. When analyzing the subset of 143 subjects with lupus nephritis, there was also no evidence of association between disease susceptibility and any SNP or haplotype. CONCLUSION: These results indicate that there is no evidence that common (frequency higher than 5%) alleles of the TLR-9 gene contribute significantly to the genetic risk involved in susceptibility to SLE or lupus nephritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».