Polymorphism in tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand receptor 1 is associated with poor viral response to interferon-based hepatitis C virus therapy in HIV/hepatitis C virus-coinfected individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): HIV/hepatitis C virus (HCV) coinfection causes accelerated liver disease compared to HCV monoinfection, and only 30-60% of HIV/HCV-coinfected individuals respond to HCV therapy with pegylated interferon and ribavirin. There are currently no biomarkers that predict treatment response in these coinfected patients. DESIGN: We investigated whether there is an association between HCV treatment response and SNPs of apoptosis-related genes during HIV/HCV coinfection. METHOD: Genomic DNA from 53 HIV/HCV-coinfected individuals was analyzed for 82 SNPs of 10 apoptosis-related genes. RESULTS: We found that the presence of the rs4242392 SNP in tumor necrosis factor receptor superfamily, member 10a (TNFRSF10A), which encodes for tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand receptor 1, predicts poor outcome to HCV therapy, in HIV/HCV-co-infected patients [odds ratio 5.91 (95% confidence interval 1.63-21.38, P = 0.007)]. CONCLUSION: The rs4242392 SNP of the tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand receptor 1 gene predicted poor interferon-based HCV treatment response in HIV/HCV-coinfected patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».