Evaluation of 19 Autoimmune Disease-associated Loci with Rheumatoid Arthritis in a Colombian Population: Evidence for Replication and Gene-Gene Interaction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies have identified several common genes associated with multiple autoimmune diseases that support the hypothesis of the presence of shared or general autoimmunity genes. However, most of this work has been performed in populations of white origin. The main objectives of this study are to replicate the genotype-phenotype correlation between 19 such variants and rheumatoid arthritis (RA), and to evaluate gene-gene interactions between these genes in individuals from an ethnically homogenous nonwhite Colombian population. METHODS: Nineteen single-nucleotide polymorphisms (SNP) from 16 genes/loci were genotyped in 353 RA cases and 368 controls. For each SNP, allelic and genotype-based association tests were applied to evaluate genotype-phenotype correlation. Permutation-based tests were used to validate the statistical significance. Gene-gene interactions were assessed by logistic regression. RESULTS: We replicated the genetic association with rs13277113 (p = 0.0009, OR 1.46) and rs2736340 (p = 0.0001, OR 1.63) from C8orf13-BLK (8p23.1, associated with RA and systemic lupus erythematosus), and rs763361 (p = 0.03) from CD226 (18q22.3, associated with multiple sclerosis and type 1 diabetes) in the Colombian population. The population-attributable risks were estimated as 27%, 34%, and 16% for rs13277113, rs2736340, and rs763361, respectively. We also detected evidence for gene-gene interaction between SNP in MMEL1 (rs3890745) and C80rf13-BLK (rs13277113; p = 0.0002). CONCLUSION: Our results demonstrate that the IL2/IL21 region, C8orf13-BLK, and CD226 influence RA in Colombians, and RA shares some of the pathogenic mechanisms associated with other autoimmune diseases.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».